26、共享内存技术详解与应用实践

共享内存技术详解与应用实践

1. 共享内存简介

共享内存是可用的最快的进程间通信(IPC)形式。当内存被映射到共享该内存区域的进程的地址空间后,在进程间传递数据时无需内核参与。不过,在向共享内存区域存储信息和从该区域获取信息的进程之间,通常需要某种形式的同步。此前讨论过的各种同步形式,如互斥锁、条件变量、读写锁、记录锁和信号量,都可用于此。

所谓“无需内核参与”,是指进程在传递数据时无需执行任何系统调用进入内核。当然,内核必须建立允许进程共享内存的内存映射,并在一段时间内管理该内存(处理页面故障等)。

以客户端 - 服务器文件复制程序为例,传统的消息传递方式(如管道、FIFO 或消息队列)通常需要将数据在进程和内核之间多次复制。具体步骤如下:
1. 服务器从输入文件读取数据,内核将文件数据读入其内存,再从内核复制到进程。
2. 服务器使用管道、FIFO 或消息队列将数据写入消息,通常需要将数据从进程复制到内核。
3. 客户端从 IPC 通道读取数据,通常需要将数据从内核复制到进程。
4. 最后,数据从客户端的缓冲区复制到输出文件。

这种方式通常需要进行四次数据复制,且这些复制操作在内核和进程之间进行,开销较大。而共享内存提供了一种绕过此问题的方法,它允许两个或多个进程共享一个内存区域。不过,进程之间必须协调或同步对共享内存的使用。

客户端 - 服务器使用共享内存进行文件复制的步骤如下:
1. 服务器使用信号量访问共享内存对象。
2. 服务器从输入文件读取数据到共享内存对象。
3. 读取完成后,服务器使用信号量通知客户端。
4. 客户端将共享内存对象中的数据写入输

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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