29、深入理解共享内存与远程过程调用

深入理解共享内存与远程过程调用

1. Posix共享内存

Posix共享内存是基于前文中提到的 map 函数构建的。使用时,首先调用 shm-open 函数,为共享内存对象指定一个Posix IPC名称,从而获得一个描述符。接着,使用 map 函数对该描述符进行内存映射。其结果类似于内存映射文件,但共享内存对象不一定以文件形式实现。

由于共享内存对象由描述符表示,所以可以使用 ftruncate 函数设置其大小,使用 fstat 函数返回现有对象的相关信息,如保护位、用户ID、组ID和大小等。

在之前介绍Posix消息队列和Posix信号量时,曾提供过基于内存映射I/O的示例实现。但对于Posix共享内存,由于其实现较为简单,所以不再提供示例。如果愿意对文件进行内存映射(如Solaris和Digital Unix的实现),则可以通过调用 open 函数实现 shm-open ,通过调用 unlink 函数实现 shm-unlink

以下是相关的练习内容:
- 练习13.1:修改相关示例,使其使用Posix共享内存而非内存映射文件,并验证结果是否与内存映射文件的示例相同。
- 练习13.2:在某些示例的 for 循环中,使用了 *ptr++ 的C语言习惯用法来遍历数组。思考是否使用 ptr [ i]

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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