4、Solaris系统核心机制深度解析

Solaris系统核心机制深度解析

1. 信号机制

在UNIX系统中,信号机制从早期实现起就已存在。它能因特定事件中断进程或进程内的线程。信号触发事件可分为两类,一类与当前指令流直接相关,这类信号称为同步信号,例如因非法地址引用(段错误)、非法数学运算(浮点异常)等硬件陷阱条件产生的信号;另一类是异步信号,由与当前指令流不一定相关的外部事件引发,像作业控制信号,以及一个进程或线程向另一个进程或线程发送信号(如发送终止信号来结束进程)。

对于每个可能的信号,进程有三种信号处理方式:
1. 忽略信号。
2. 捕获信号并调用进程特定的信号处理程序。
3. 允许执行默认操作,每个信号都有预定义的默认操作,如终止进程。

Solaris提供了一系列编程接口,可用于屏蔽信号或安装特定的信号处理程序。传统信号模型基于进程在任何时候只有单一执行流的概念,而Solaris内核的多线程进程架构允许进程内有多个执行线程,这意味着信号可定向到特定线程。信号的处理方式和处理程序是进程范围的,多线程进程中的每个线程都有相同的信号处理方式和处理程序,但Solaris模型允许在线程级别屏蔽信号,所以进程内不同线程可以屏蔽不同的信号(屏蔽是阻止信号传递的一种方式)。

2. 内存管理
2.1 虚拟内存系统概述

Solaris虚拟内存(VM)系统是操作系统的核心,它代表内核和进程管理系统内存。其主要任务是将系统物理内存高效分配给运行在操作系统内的进程和内核子系统。当数据无法完全存于物理内存时,VM系统使用较慢的存储介质(通常是磁盘)来存储这些数据,从而能运行比物理内存更大的程序。VM系统会将最常用的部分保留在物理内存中,较

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控学习(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的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控问题,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、非线性系统控及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控相结合的自适应控策略设计方法;②应用于电机控、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系统中,提升控精度与鲁棒性; 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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