17、多线程同步与共享内存使用指南

多线程同步与共享内存使用指南

1. 多线程同步问题与互斥锁(Mutex)

在多线程编程中,同步多个进程是一个关键问题。当前代码在同步多进程方面存在不足,而命名信号量在这方面表现更好。当需要更严格地控制共享资源访问时,例如在并发环境中确保同一时刻只有一个任务能访问共享资源,就需要借助互斥锁(Mutex)。

互斥锁是一种源自操作系统操作的机制。共享资源也被称为临界区,为避免竞态条件,需要一种机制确保在给定时刻只有一个任务能修改临界区,排除其他任务的相同请求,这种机制就是互斥锁。互斥锁由操作系统内部实现,对用户空间隐藏。它提供锁定 - 解锁访问功能,虽然作为二进制信号量进行控制,但比信号量更严格。

以下是创建和使用 POSIX 互斥锁的示例代码:

pthread_mutex_t global_lock; 
pthread_mutex_init(&global_lock, NULL); 
pthread_mutex_destroy(&global_lock); 
pthread_mutex_lock(&global_lock); 
pthread_mutex_unlock(&global_lock);

我们主要关注 pthread_mutex_lock() pthread_mutex_unlock() 函数,它们用于锁定和解锁临界区以进行操作,但无法控制事件顺序。锁定资源只能保证无竞态条件,事件的正确顺序需要系统程序员设计。不良的顺序可能导致死锁和活锁:
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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