2、进程间通信(IPC)入门指南

进程间通信(IPC)入门指南

1. 引言

IPC 即进程间通信,传统上指的是在操作系统中不同进程间传递消息的各种方式。同时,随着通信方式的发展,如共享内存的出现,也涉及到了多种同步形式,因为这些新的通信方式需要同步机制来确保正常运行。

在过去 30 年 Unix 操作系统的发展历程中,消息传递经历了以下几个阶段:
- 管道(Pipes) :是最早广泛使用的 IPC 形式,在程序内部和 shell 中都可使用。不过,管道只能在具有共同祖先的进程(即父子关系)之间使用。后来,命名管道(Named Pipes 或 FIFOs)的引入解决了这一问题。
- System V 消息队列(System V Message Queues) :于 20 世纪 80 年代初被添加到 System V 内核中。它可用于同一主机上的相关或不相关进程之间。如今,大多数 Unix 版本都支持这种消息队列,无论其是否源自 System V。
- Posix 消息队列(Posix Message Queues) :由 Posix 实时标准(1003.1b - 1993)引入,可用于同一主机上的相关或不相关进程之间。
- 远程过程调用(Remote Procedure Calls,RPCs) :出现在 20 世纪 80 年代中期,用于从一个系统(客户端)的程序调用另一个系统(服务器)上的函数,是显式网络编程的替代方案。由于客户端和服务器之间会传递信息(被调用函数的参数和返回值),且 RPC 可在同一主机上的客户端和服务器之间使用,因此也可视为一

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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