31、进程间通信(IPC)详解

进程间通信(IPC)详解

1. 进程间通信概述

进程间通信(IPC)是操作系统提供的一系列机制,用于实现同一系统内进程和线程之间的数据共享(如共享内存段)、信息与数据交换(如消息队列)以及对共享资源访问的同步(如信号量)。与基于网络的通信设施(如套接字和RPC接口)不同,IPC主要用于分布式系统内同一系统内的通信。早期的IPC机制源于AT&T Unix System V,大约在1983年引入了对共享内存、信号量和消息队列的支持,这三种IPC机制通常被称为System V IPC。后来,POSIX标准也发展出了类似的IPC特性,如POSIX信号量、共享内存和消息队列。虽然System V和POSIX IPC提供的功能相似,但它们使用不同的API,并且在内核中的实现方式也不同。

除了上述常见的IPC机制外,还有其他一些IPC方式,包括内存映射文件(mmap(2))、命名管道(FIFOs)、Unix域套接字以及Solaris Doors(为同一系统上运行的线程提供类似RPC的功能)。每种IPC方法都有其特定的特点和功能,应用开发者需要根据具体需求选择最合适的机制。

2. 通用System V IPC支持
2.1 通用接口和结构
  • xxxid_ds数据结构 :每个IPC设施都有一个包含资源相关信息的数据结构,命名规则在三种接口中保持一致。例如,信号量对应semid_ds,共享内存对应shmid_ds,消息队列对应msgid_ds。
  • 键和标识符 :为了在进程间共享IPC资源,进程在发出get调用时必须能够唯一标识资源。IPC
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值