35、Sun RPC 中的 XDR:外部数据表示详解

Sun RPC 中的 XDR:外部数据表示详解

1. Sun RPC 中 TCP 连接的问题检测

在 Sun RPC 里,使用 TCP 的客户端或服务器在检测对端问题方面有一定优势。当对端进程提前终止时,对端的 TCP 会自动关闭连接,这样就能检测到问题。然而,若对端是多线程的 RPC 服务器,对端线程的终止并不会关闭连接,所以无法检测到这种情况。而且,当对端主机崩溃时,对端的 TCP 不会关闭已打开的连接,同样无法检测到。因此,处理这些情况仍需要设置超时机制。

2. XDR 概述

不同主机间进行 RPC 通信时,各主机可能使用不同的数据格式。一方面,基本 C 数据类型的大小可能不同,例如在某些系统中 long 类型占 32 位,而在其他系统中占 64 位;另一方面,实际的位序也可能不同,像大端字节序和小端字节序。

Sun RPC 采用 XDR(External Data Representation)标准来描述和编码数据。XDR 既是一种描述数据的语言,也是一组编码数据的规则。它使用隐式类型,这意味着发送方和接收方必须都知晓数据的类型和顺序,例如两个 32 位整数值,接着是一个单精度浮点数值,再接着是一个字符串。

与之对比,在 OSI 领域,通常使用 ASN.1(Abstract Syntax Notation one)来描述数据,使用 BER(Basic Encoding Rules)来编码数据。这种方案使用显式类型,即每个数据值前都有一个描述后续数据类型的值(“指定符”)。

XDR 对所有数据类型的表示都要求是 4 字节的倍数,并且这些字节总是以大端字节序传输。有符号整数值使用补码

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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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