39、进程同步、线程基础与杂项源码解析

进程同步、线程基础与杂项源码解析

进程同步程序

在之前的程序里,多线程间共享计数器很简单,只需将计数器存为全局变量。现在,我们要修改程序,实现不同进程间的同步。

为了让父进程和子进程共享计数器,我们把计数器存于共享内存中,该共享内存由 my-shm 函数分配,代码如下:

void *
my-shm(size_t nbytes)
{
    void *shared;
#if defined(MAP_ANON)
    shared = mmap(NULL, nbytes, PROT_READ | PROT_WRITE,
                  MAP_ANON | MAP_SHARED, -1, 0);
#elif defined(HAVE_DEV_ZERO)
    int fd;
    /* memory map /dev/zero */
    if ((fd = open("/dev/zero", O_RDWR)) == -1)
        return (MAP_FAILED);
    shared = mmap(NULL, nbytes, PROT_READ | PROT_WRITE | MAP_SHARED, fd, 0);
    close(fd);
#else
#error cannot determine what type of anonymous shared memory to use
#endif
    return (shared); /* MAP_FAILED on error */
}

如果系统支持

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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