17、读写锁与记录锁的深入解析

读写锁与记录锁的深入解析

1. 读写锁概述

读写锁在数据读取频繁而写入较少的场景下,能比普通互斥锁提供更高的并发性能。Unix 98 定义的读写锁函数,未来可能会出现在 Posix 标准中,这些函数与互斥锁函数类似。

读写锁可以通过互斥量和条件变量轻松实现。有的实现会优先处理等待的写者,而有的则优先处理等待的读者。在我们的实现中,优先处理等待的写者。

线程在调用 pthread-cond-wait 被阻塞时可能会被取消,我们通过使用取消清理处理程序解决了这个问题。

以下是一个清理写锁等待的函数示例:

static void
my-rwlock-cancel Ipthread-rwlock-wr1ock.c
rwlock~cancelwrwait(void *arg)
{
    pthread-rwlock-t *rw;
    rw = arg;
    rw->rw-nwaitwriters--;
}

当使用新函数运行测试程序时,结果是正确的。例如:

solaris % testcancel
threadlo got a read lock
thread20 trying to obtain a write lock
rw-refcount = 0, rw-nwaitreaders = 0, rw-nwaitwriters = 0
2. 记录锁介绍

前面提到的读写锁

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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