6、管道与先进先出队列(FIFOs)的深入解析与应用

管道与先进先出队列(FIFOs)的深入解析与应用

1. 客户端 - 服务器示例概述

在客户端 - 服务器通信模型中,客户端会从标准输入读取路径名,并将其发送到进程间通信(IPC)通道。之后,客户端会从该 IPC 通道读取数据,并将接收到的内容写入标准输出。若服务器无法读取指定文件,客户端会从 IPC 通道读取错误消息;若能读取,客户端则会读取文件内容。

2. 管道(Pipes)

2.1 管道的基本概念

所有版本的 Unix 系统都提供了管道机制。管道由 pipe 函数创建,提供单向(半双工)的数据流动。

#include <unistd.h>
int pipe (int fd[2]);
// Returns: 0 if OK, -1 on error

该函数会返回两个文件描述符: fd[0] 用于读取, fd[1] 用于写入。部分 Unix 版本(如 SVR4)提供全双工管道,即两端均可进行读写操作。另一种创建全双工 IPC 通道的方法是使用 socketpair 函数。不过,管道最常见的用途是在各种 shell 中,此时半双工管道就已足够。Posix.1 和 Unix 98 仅要求支持半双工管道。

2.2 管道的使用场景

2.2.1 单进程中的管道

虽然管道由一个进程创建,但在单个进程中使用的情况较为少见。管道通常用于两个不同进程(如父进程和子进

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,注重理论分析仿真验证相结合。
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