I/O复用

本文介绍了I/O复用技术,包括select、poll和epoll三种系统调用。select用于在指定时间内监听文件描述符的可读写事件,其返回就绪文件描述符的总数。poll是select的增强版,支持更多描述符和事件。epoll通过epoll_wait函数在超时时间内等待事件,提供LT和ET两种模式,并解决了大量描述符场景下的效率问题,实现了O(1)的时间复杂度。

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select系统调用:
在一段指定时间内,监听用户感兴趣的文件描述符上的可读,可写和异常等事件.
select系统调用原型:
在这里插入图片描述
n==-1 失败
n==0 超时
n>0 有n个描述符上有事件就绪(n是返回值)
select调用返回时,内核修改它们来通知应用程序哪些文件描述符已经就绪,fd_set结构体仅包含一个整型数组,该数组的每个元素的每一位标记一个文件描述符,
timeout参数用来设置select函数的超时时间,它是一个timeval结构类型的指针,采用指针参数是因为内核将修改它以后告诉应用程序select等待了多久.不过我们不能完全相信select调用返回后的timeout值,比如调用失败时timeout值是不确定的.如果给timeout传递NULL,则select将一直阻塞,直到某个文件描述符就绪.
select成功时返回就绪文件描述符的总数,如果在超时时间内没有任何文件描述符就绪,select将返回0,select失败时返回-1并设置error,如果在select等待期间,程序收到信号,则select立即返回-1,并设置error为EINTR.
poll系统调用:
在指定时间内轮询一定数量的文件描述符,以测试其中是否有就绪者.
在这里插入图片描述
timeout参数指定poll的超时值,当timeout为-1时,poll调用将永远阻塞,直到某个事件发生,当timeout为0时,poll调用将立即返回.
poll和select的区别:
Poll(加强版的select)
1.用数组容纳所有描述符和事件
2.支持的描述符数目比较多
3.事件类型多,并且和描述符放在一个结构体中
epoll系统调用:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
epoll调用主要接口是epoll_wait函数,在一段超时时间内等待一组文件描述符的事件.
该函数调用成功返回就绪文件描述符的个数,失败时返回-1.
LT模式:事件就绪后,如果没有处理完成,则io函数继续提醒,直到把数据读完(普通|水平)
ET模式:事件就绪后,io函数只提醒一次,所以必须马上处理完事件.(高效|边沿)
在这里插入图片描述
1.每次循环调用 select poll都要给内核空间拷贝数据
2.内核以轮询方式监测就绪事件,时间复杂度为O(n)
3.Io方法返回后,需要遍历多少个描述符找到事件就绪的,时间复杂度O(n)
在描述符数据很多的情况下,以上问题特别突出,时间复杂度会变的很差
于是epoll出现,并解决了上述问题,因此epoll适合在有大量描述符的场景中使用.
Epoll不需要每次给内核空间拷贝数据
注册回调函数的方式实现O(1)
直接返回就绪的描述符O(1)
//文件描述符的大小是可以在系统中改的,所以65536那个值并不一定.

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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