4、Linux编程概念解析

Linux编程概念解析

1. 存储单元与命名空间

在存储方面,块设备不能传输或访问小于扇区的数据单元,所有I/O操作都必须以一个或多个扇区为单位进行。文件系统中最小的逻辑可寻址单元是块,它是文件系统的抽象概念,而非物理介质的属性。块大小通常是扇区大小的2的幂次方倍数。在Linux中,块一般比扇区大,但必须小于页大小(内存管理单元可寻址的最小单位),常见的块大小有512字节、1千字节和4千字节。

在命名空间方面,历史上Unix系统只有一个共享的命名空间,供系统上的所有用户和进程查看。而Linux采用了创新方法,支持每个进程拥有独立的命名空间,每个进程可以选择对系统的文件和目录层次结构有独特的视图。默认情况下,每个进程继承其父进程的命名空间,但进程也可以选择创建自己的命名空间,拥有自己的挂载点和根目录。

2. 进程相关知识
  • 进程基础 :进程是正在执行的目标代码,是活跃运行的程序。它不仅包含目标代码,还由数据、资源、状态和虚拟化的计算机组成。进程最初以可执行的目标代码形式存在,在Linux中最常见的格式是可执行与可链接格式(ELF)。ELF格式包含元数据以及多个代码和数据段。重要的段包括文本段(包含可执行代码和只读数据,通常标记为只读和可执行)、数据段(包含已初始化的数据,通常标记为可读和可写)和bss段(包含未初始化的全局数据,其设计是为了优化,避免在磁盘上存储默认的零值)。
  • 进程资源 :进程与各种系统资源相关联,这些资源由内核进行仲裁和管理。进程通常通过系统调用请求和操作资源,资源包括定时器、待处理信号、打开的文件、网络连接、硬件和进程间通信(I
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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