*进程互斥**:指多个并发执行的进程因共享某种系统资源(如临界资源)

  1. 进程互斥与同步的定义

    • 进程互斥:指多个并发执行的进程因共享某种系统资源(如临界资源),必须以排他方式访问该资源,即在任一时刻只能有一个进程进入临界区执行,其他进程必须等待。这是为避免竞争条件、保证数据一致性而设置的机制。
    • 进程同步:指多个相互协作的进程在执行次序上需要协调,通过一定的机制实现进程间的有序推进,例如一个进程需等待另一个进程完成某操作后才能继续执行。同步强调的是进程之间的逻辑依赖关系和时序控制。
  2. 信号量(Semaphore)的概念
    信号量是一种用于解决进程间同步与互斥问题的数据结构,由荷兰科学家Dijkstra提出。它是一个整型变量,包含两个关键属性:

    • 一个整数值(表示可用资源数量或某种状态);
    • 一个等待队列(记录因该信号量而阻塞的进程)。
      根据初始值不同,信号量可分为:
    • 二进制信号量(初始值为0或1):常用于实现互斥(如互斥锁);
    • 计数信号量(可取任意非负整数):用于管理多个相同类型的资源。
  3. P-V 操作(原语)
    P操作(也称wait操作)和V操作(也称signal操作)是对信号量进行的两种原子操作,不可被中断。

    • P(sem):申请使用资源
      P(sem) {
          sem = sem - 1;
          if (sem < 0) {
              将当前进程插入到sem的等待队列;
              阻塞该进程(让出CPU);
          }
      }
      
    • V(sem):释放资源
      V(sem) {
          sem = sem + 1;
          if (sem <= 0) {
              从sem的等待队列中唤醒一个进程;
              被唤醒的进程变为就绪状态;
          }
      }
      

    其中,P操作对应“申请-等待”,V操作对应“释放-通知”。两者结合可实现对临界资源的安全访问以及进程间的协调运行。
    使用信号量实现进程互斥的核心思想是:将临界资源的访问权限通过一个二进制信号量(初始值为1)进行控制,确保同一时刻只有一个进程可以进入临界区

实现步骤:

  1. 定义一个二进制信号量 mutex,初始值为 1(表示临界资源空闲)。
  2. 每个进程在进入临界区前执行 P(mutex) 操作,尝试获得访问权。
  3. 离开临界区时执行 V(mutex) 操作,释放访问权。
  4. P、V操作必须成对出现,且保证原子性。

示例:基于P-V操作的临界区管理

假设两个进程 Process AProcess B 共享一个临界资源(如共享变量 counter),需互斥访问。

// 全局定义信号量 mutex,初始值为 1
semaphore mutex = 1;

// 进程代码结构(以A为例)
void Process_A() {
    while (1) {
        // 非临界区操作
        do_non_critical_section();

        // 进入临界区前:P操作
        P(mutex);

        /* 临界区开始 */
        do_critical_section();  // 如:counter++, 文件写入等
        /* 临界区结束 */

        // 离开临界区后:V操作
        V(mutex);

        // 剩余操作
        do_remaining_section();
    }
}

// Process_B 结构相同,使用同一个 mutex 信号量

执行过程说明:

时间操作mutex 值说明
t0Process A 执行 P(mutex)0成功进入临界区
t1Process B 执行 P(mutex)-1资源已被占用,B 被阻塞
t2Process A 执行 V(mutex)0释放资源,唤醒 B
t3Process B 被唤醒继续执行-1 → 实际变为 0 后运行进入临界区

注:当 mutex = 1 表示资源可用;0 表示被占用;负数表示有进程等待。


关键点总结:

  • 互斥信号量初始值必须为 1,表示只有一个资源可供使用。
  • P操作在进入临界区前调用,用于申请资源。
  • V操作在退出临界区后立即调用,防止死锁或饥饿。
  • P、V操作本身必须是原子的,通常由操作系统内核提供支持。

这种方式简单有效,广泛应用于操作系统中对打印机、共享内存、文件等资源的互斥访问控制。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Bol5261

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值