11、Linux 并发编程中的同步与锁技术

Linux 并发编程中的同步与锁技术

1. 多线程和多进程同步概述

在计算机系统的并发领域,尤其是 Linux 系统编程中,同步是一个关键概念。多线程和多进程允许同时执行多个线程或进程,这能显著优化性能和资源利用率,但也带来了管理共享资源访问的挑战,以防止数据损坏和确保数据一致性。

多线程是指在单个进程内执行多个线程,它们共享内存和资源;而多进程则是部署多个进程,通常情况下不共享内存,除非通过共享内存段等机制进行显式配置。在这两种情况下,同步都能确保在任何时刻只有合适的线程或进程可以访问关键部分,以维护数据完整性。

在 Linux 环境中,基本同步原语的处理至关重要。常见场景包括:
- 多个线程写入共享变量或数据结构。
- 多个进程需要协调访问文件或数据库。
- 资源分配需要互斥以防止冲突。

为了安全地管理并发访问,需要相应的机制。常见的同步技术包括:
- 互斥锁(Mutexes) :广泛用于授予对共享资源的独占访问权,对于防止因执行顺序导致结果不一致的竞态条件至关重要。在 Linux 中,可以使用 POSIX 线程(pthreads)库来实现互斥锁,例如使用 pthread_mutex_lock pthread_mutex_unlock 函数来界定代码的关键部分。示例代码如下:

#include <pthread.h> 

pthread_mutex_t lock; 

void function() { 
    pthread_mu
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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