31、Unix 系统中描述符传递与线程管理技术解析

Unix 系统中描述符传递与线程管理技术解析

在 Unix 系统的开发中,我们常常会遇到进程间传递描述符以及线程管理的问题。下面将深入探讨描述符传递和 door-server-create 函数相关的技术要点。

1. 描述符传递基础

在进程间传递打开的描述符,常见的情况有两种:一是子进程在 fork 调用后与父进程共享所有打开的描述符;二是在执行 exec 时,所有描述符通常保持打开状态。

例如,一个进程先打开一个描述符,然后调用 fork ,接着父进程关闭该描述符,让子进程处理该描述符,这样就实现了从父进程到子进程的描述符传递。

当前的 Unix 系统扩展了描述符传递的概念,允许在任意相关或不相关的进程之间传递任何打开的描述符。“门(Doors)” 提供了一种 API,可用于在客户端和服务器之间传递描述符。

不同的内核采用不同的技术来传递描述符:
- Berkeley 派生的内核使用 Unix 域套接字传递描述符。
- SVR4 内核使用 I - SENDFD I - RECVFD ioctl 命令传递描述符,不过 SVR4 进程仍可通过 Unix 域套接字使用该内核特性。

2. 描述符传递的原理

要理解描述符传递的含义,我们来看一个例子。假设服务器打开一个文件,如果将整个文件通过管道复制给客户端,若文件大小为 1 兆字节,那么就会有 1 兆字节的数据通过管道从服务

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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