27、进程同步与进程足迹详解

进程同步与进程足迹详解

1. 基于 wait 的进程同步

在创建进程时,我们通常希望等待其执行结果。当子进程退出时,会向父进程发送 SIGCHLD 信号,默认情况下该信号会被忽略,但相关信息不会丢失。子进程的状态会一直保留在内存中,直到父进程使用以下 wait 函数之一来收集这些信息:

pid_t wait(int *status);
pid_t waitpid(pid_t pid, int *status, int options);
pid_t wait3(int *status, int options, struct rusage *rusage);
pid_t wait4(pid_t pid, int *status, int options, struct rusage *rusage);

等待子进程终止的操作被称为回收进程。如果父进程没有等待已终止的子进程,子进程会进入僵尸状态,此时内核仅保留足够的信息来告知父进程子进程的退出状态。

在 Linux 和 UNIX 系统中,无论子进程在父进程调用 wait 之前还是之后终止, wait 函数的行为基本相同。不过,如果在调用 wait 时子进程尚未终止,该函数可能会阻塞。若父进程先于子进程终止,子进程会被 init 进程(进程 ID 为 1)收养,当子进程终止时, init 进程会回收其状态。

以下是 wait

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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
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