14、深入探究 Linux 信号处理机制:从基础到实战

深入探究 Linux 信号处理机制:从基础到实战

1. 中断与信号交互

在 Linux 系统中,中断和信号的交互关系复杂且关键,理解这一关系对于开发健壮且响应灵敏的应用程序至关重要。

当硬件或软件中断发生时,它会优先于正常的进程执行。这是因为中断是中央处理器(CPU)用于响应紧急情况的机制。当处理中断时,CPU 会保存其状态并开始执行中断服务例程(ISR)。正是在这个过程中,中断和信号的关系变得显著。

Linux 使用“中断屏蔽”的概念来控制哪些中断可以干扰 CPU。在执行 ISR 期间,某些中断可能会被屏蔽(或禁用),以防止更高优先级的中断接管。同样,Linux 中信号的处理也可以通过阻塞或取消屏蔽特定信号来控制,这可以使用 sigprocmask() 函数实现。以下是一个使用 sigprocmask() 的示例:

sigset_t newmask, oldmask, pendmask;
sigemptyset(&newmask);
sigaddset(&newmask, SIGINT);
sigprocmask(SIG_BLOCK, &newmask, &oldmask);
/* 关键代码段 */
sigprocmask(SIG_SETMASK, &oldmask, NULL);

在多线程程序中,中断和信号的交互变得更加复杂。每个线程可以有自己的一组被阻塞的信号,这些信号最初从线程创建者那里继承,但后来可以单独修改。这种行为需要仔细的同步和设置,特别是当线程处理异步输入

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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