Linux学习中容易忽略的细节(一)

Mediapipe姿态估计——用坐标计算手指关节弯曲角度并实时标注 利用mediapipe搭建姿态检测模型;mediapipe人体标注节点坐标;mediapipe计算手指弯曲角度并实时渲染;mediapipe计算关节弯曲角度。mediapipe手势识别;mediapipe姿态检测模型;mediapipe学习。 阅读详情

目录


写在前面

Linux命令种类繁多,其中有很多我们特别容易忽略的细节,在这里我总结出来与大家分享一下。如有错误的地方,希望各位能不吝赐教。如需转载请注明出处。

mv命令


大家都知道mv命令可以移动目录或者文件,或者是重命名文件或文件夹。但是mv命令有一个非常重要却又很容易被忽略的细节。
假设你在移动一个指向目录的软链接,就需要特别注意输入的内容。假设在你的home目录里有一个名为lnkdir1的软链接指向/home/dir1,而你想把整个软链接移动到其他地方(比如/home/dir2/)。正确的做法是这样:

$ mv lnkdir1 /home/dir2

而如果你这样做的话,就会移动lnkdir1所指向的目录dir1。

$ mv lnkdir1/ /home/dir2

压缩与解压缩命令


无论是使用哪种解压缩命令(unzip、gunzip、bunzip2),在解压之前最好是先使用-l或-t参数。-l(仅适用于unzip命令)参数可以让你看到压缩包里面的内容而不解压,这样可以防止不小心错误地解压了一个包含100个文件的压缩文件,而实际上原本想解压的是一个包含100个文件的目录。前者解压后的文件将放得很凌乱,后者处理起来就容易多了。而-t(代表test)选项对文档进行测试。在解压之前使用该命令可以事先知道文档是否是损坏的。你也许遇到过花了好长时间解压的文件竟然是损坏的情况,那么这个选项会对你有所帮助。

引号


一般情况下,脚本文件中的参数以空白字符分隔,如果你想在一个参数中包含一个或多个空白字符,你就必须给参数加上引号。
像$foo这样的变量在引号中的行为取决于你所使用的引号类型。如果你把一个$变量表达式放在双引号
中,程序执行到这一行时就会把变量替换为它所代表的值;如果你把它放在单引号中,就不会发生替换现象。你还可以通过在$字符前面加上一个\字符以取消它的特殊含义。字符串通常都被放在双引号中,以防止变量被空白字符分开,同时又允许$拓展。

$*与$@


二者都表示命令行中的所有参数,但是$@与$*的不同就是,它不使用IFS环境变量,所以当IFS为空时,用它显示出的参数的值不会紧挨在一起,相反使用$*就会这样。
下面我们举个栗子,

$ IFS=''
$ set foo bar bam
$ echo "$*"

结果为:

foobarbam

而运行:

$ echo "$@"

结果却是这样:

foo bar bam

执行脚本

看到这个题目,我觉得大部分人都会笑,这有什么难的,还好意思写在博客里面。其实,执行脚本有很多方法,但是最好的方法或者说习惯应该是使用./。

首先最简单的方法是调用shell:

$ /bin/sh first.sh

当然,你也可以先将脚本文件设为可执行,然后直接输入它的名字来调用它:

$ chmod +x first
$ first

但是,你可能会得到一个错误信息告诉你未找到命令。这种情况很可能发生,因为shell环境变量PATH并未被设置为在当前目录下查找要执行的命令。要解决这个问题,你可以在命令行上直接输入命令PATH=$PATH:.或者你可以将这个命令添加到你的.bash_profile(关于此文件的详细信息请参考这里)文件的末尾,然后重新登录进来。显然这种方法是十分繁琐而且不安全的。

最好的方法使用./来调用它(首先必须要有可执行权限):

$ ./first

使用./的一个好处是,他能够保证你不会意外执行系统中与你的脚本文件同名的另一个命令。

find命令

find命令的基本格式想必大家都比较清楚了,find [path] [option] [tests] [actions]。在这里我想说的是[tests]参数。当你的tests参数是-name时,为了确保pattern被传递给find命令而不是shell来处理,pattern必须总是用引号括起。

未完待续…

知识共享许可协议
本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。

一次HTTP完整得请求过程 一次HTTP完整的请求过程 一,大致流程: 根据域名和DNS解析到服务器的IP地址(DNS+CDN) 通过ARP协议获得IP地址对应的物理机器得MAC地址 浏览器对服务器发起三次握手 建立TCP连接后发起HTTP请求报文 服务器响应HTTP请求,将响应报文返回浏览器 短连接情况下,请求结束通过TCP四次挥手关闭连接,长连接在没有访问服务器得若干时间后,进行连接关闭 浏览器得到响应信... 阅读详情

相关推荐

常见消息队列:ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka的区别总结

常见消息队列:ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka的区别。

qq_30713721的博客 3471

shell 之变量

变量 变量 直接定义一个名字就可以 他们代表一个字符串 变量名前加$代表 访问这个变量的内容检查一个变量 可以 使用 echo $变量名 gac = hello echo $gac 输出hellogac = "yes dear" echo $gac 输出 yes deargac = 7+5 echo $gac 输出7+5注意:字符串中有空格需要使用双引号 等号的两边不能有空格read命令可以将用

gacmy的专栏 414

国产安全芯片在密码算法国密体系下的性能适配策略

国密体系即国家商用密码体系,是保障信息安全的核心技术体系。自20世纪90年代末起步,国密体系经历了从无到有、从弱到强的发展历程。1999年,国家密码管理局成立,标志着国密体系的正式建立。2000年,国密SM1算法首次发布,开启了国密算法的标准化进程。此后,SM2、SM3、SM4等算法陆续推出,形成了完整的对称与非对称密码算法体系。:2010年,国密标准正式纳入国家标准体系,国密算法在金融、政务、通信等关键领域的应用得到明确规范。

qq_40552871的博客 1354

Shell语法

Shell语法 变量:    在Shell中,我们在使用变量之前并不需要进行声明.相反我们可以在需要的时候进行简单的使用就可以了.在默认的情况下,所有的变量都是作为字符串进行 存储的,虽然有时我们会用数字为其赋值.Shell以及其他的一些实用的转换程序会将数字字符串转换成相应的值为进行操作.在Linux系统中是要区分大 小的,所以在Shell看来变量foo与Foo是不同的.  

嵌入式系统,linux,存储 1243

设计数据库 ER 图太麻烦?不妨试试这两款工具,自动生成数据库 ER 图!!!

告别手动画图,提高效率~

楼下小黑哥 2万+

华为CCA架构软件栈VehicleStack解析:3层服务化设计与AOS/VOS双核OS

本文深入解析华为CCA架构下的VehicleStack软件平台,重点介绍其三层服务化设计(硬件抽象层、服务框架层、应用层)与AOS/VOS双核操作系统协同机制。该架构通过计算与通信的深度融合,推动汽车电子电气架构向集中式发展,为智能汽车提供灵活、高效的软件定义汽车解决方案。

weixin_33491377的博客 318

unzip解压文件并 定向输出 遇到的细节问题

 首先查看unzip下的各个参数的用法  -u 更新文件,意为若文件存在则不会创建新的文件、 -o 重写文件,无条件创建新的文件 -d 将产生的文件输出  将列表内的两个.zip文件一同解压并将解压后的文件放入新的文件夹下-u     ...

Wflowerd的博客 1815

【四足机器人项目实战】四足机器人嵌入式硬件设计

系列文章目录 提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言一、电源管理板设计及制作二、通讯中继板设计及制作三、力控无刷电机驱动板设计及制作1.磁场定向控制FOC控制原理2.电机转子位置、速度检测原理3.硬件CAN通讯原理 前言 认知有限,望大家多多包涵,有什么问题也希望能够与大家多交流,共同成长! 本文先对四足机器人–嵌入式硬件设计做个简单的介绍,具体内容后续再更,其他模块可以参考去我其他文章 提示:以下是本篇文章正文内容 一、电

qq_35635374的博客 1万+

《Linux程序设计(第四版)》---第二章:shell程序设计

目录 重定向 重定向输出 重定向输入 管道 作为程序设计语言的shell 交互式程序 创建脚本 将脚本设置为可执行 shell的语法 变量 使用引号 环境变量 参数变量 条件 控制结构 if elif 与变量有关的问题 for while until case 命令列表 语句块 函数 命令 break命令 :命令 continue命令 ....

我是一只小嵩鼠 1100

uniapp - 热更新提示:WGT安装包中manifest.json文件不存在 | unexpected EOF!报错详细解决,完美搞定WGT安装包中WWW目录下manifest.json不存在问题

uniapp,安卓android,苹果ios,热更新,热更新code:-1202报错,,WGT热更新报错,uniapp热更新wgt出现报错manifest.json文件不存,uniapp安卓苹果软件热更新时出现错误unexpected EOF!如何解决,怎么解决热更新wgt报错,app新版本下载安装报错WGT安装包中manifest.json文件不存在,WGT安装包中WWW目录下manifest.json不存在,uniapp热更新报错安装失败[-1201]:WGT/WGTU文件格式错误,uniapp-wgt

✅ 精选推荐文章 1万+

shell的语法之变量、条件

1 . 变量 与C语言不同,shell里使用变量无需提前声明,在使用的时候即自动创建。默认情况下,所有变量都是以字符串来存储的,即使是数值也是如此(会有相应工具转换成对应数值)。变量名大小写敏感,这点与C语言一致。 在shell里,可以通过在变量名前加一个 $ 符号来访问它的内容,例如:   $ greeting="hello world!" $ echo $greeting 注...

码到成功 579

计算图像哈希SHA-512

上述需要将lena.jpg放在当前目录下。

计算机视觉之光 960

linux svn 查看忽略文件

假设想忽略文件temp 1. cd到temp所在的目录下: 2. svn propedit svn:ignore . 注意:请别漏掉最后的点(.表示当前目录),如果报错请看下面 3. 打开的文件就是忽略列表文件了(默认是空的),每一行是一项,在该文件中输入temp,保存退出 4. svn st查看状态,temp的?状态已经消除了 如果在svn propedit svn:ignore .时报错:svn: None of the environment variables SVN_EDITOR, VISUAL

WIP56的博客 1714

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

Linux 之 信号的忽略,屏蔽和捕捉

Linux 之 信号的忽略,屏蔽和捕捉 正文 Linux 下信号的三种处理方式: 1.执行默认动作 2.忽略 3.捕捉 信号的忽略 #include <signal.h> typedef void (*sighandler_t)(int); sighandler_t signal(int signum, sighandler_t handler); 参数: signum: 信号 handler:处理动作,传SIG_IGN表示忽略 #include<stdio.h> #include&

weixin_45074185的博客 5043

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

Linux下忽略信号SIGPIPE的方法

为了客户端进程收到SIGPIPE不退出,我打算忽略该信号,下面是我用过的方法: (1)间接忽略 static void SignalHandler(int nSigno) { signal(nSigno, SignalHandler); switch(nSigno) { case SIGPIPE: printf("Process will not e...

KgdYsg的博客 903

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

linux 编程中忽略SIGPIPE信号

linux 编程中忽略SIGPIPE信号 SIGPIPE 简单来说,就是客户端程序向服务器端程序发送了消息,然后关闭客户端,服务器端返回消息的时候就会收到内核给的SIGPIPE信号。 TCP的全双工信道其实是两条单工信道,client端调用close的时候,虽然本意是关闭两条信道,但是其实只能关闭它发送的那一条单工信道,还是可以接受数据,server端还是可以发送数据,并不知道client端已经完全关闭了。 以下为引用: ”’对一个已经收到FIN包的socket调用read方法, 如果接收缓冲已空, 则返回

vegeta852的博客 782

linux - 忽略信号

简单但可移植性较差- 现代、推荐的方式信号掩码- 阻塞信号而非忽略不能忽略SIGKILL和SIGSTOP信号在真实项目中,推荐使用函数,因为它提供了更好的控制和可预测的行为。

chenjian276325128的博客 286

linux 查询忽略大小写,Linux忽略大小写查找技巧

Linux忽略大小写查找技巧1.vim 中的查找Linux 下 vim搜索文件内容时加上 \c 参数可以忽略搜索字符的大小写.比如用vim 搜索文件中的. China 时可用 :/china\c2. find 查找Linux使用find命令搜索文件时如果不清楚文件的名称中是否包含的大写,你可以使用 -iname参数来忽略大小写.[root@Blinux test]# ll总用量 0-rw-rw-r...

weixin_33795542的博客 3214

linux忽略某些目录/文件的操作

linux命令,忽略目录/文件操作

程序猿的修炼之路 681

【Linux C串口使用疑难杂症】Linux C的串口使用容易忽略的细节,一不小心就踩坑

Linux C和Python串口的使用详解,希望帮你解决Linux C串口开发中遇到的问题!

qq_41186634的博客 959

linux下SVN忽略文件/文件夹的方法

比如,想忽略/product目录下的test.php文件。3. 打开的文件就是忽略列表文件了(默认是空的),每一行是一项,在该文件中输入temp,保存退出。这时候,无论你如何修改test.php文件,再使用svn st时,也不会出现修改提示符合M了。一直不知道svn的忽略命令如何使用,经过google的查找,使用方法还是有的,做个记录好了。注意,在使用这个SVN的属性编辑前,你得确保后面的“目录名称”是SVN版本控制的目录。如果想在SVN提交时,忽略某个文件,也就是某个文件不提交,可以使用。

thanklife的专栏 2188

linux下svn提交忽略某些文件、目录

http://www.poluoluo.com/server/201503/341406.html svn也是一个目录同步了我们可以用它来做版本控制了,下面一起来看看关于linux下svn提交忽略某些文件、目录(ignore属性),希望例子对各位有帮助.   在项目中,有些文件是不需要将本地的提交到svn仓库,例如config.php文件,特别是定义了绝对路径的,或者是缓存目录、图

烂笔头 4517

【Linux学习】进程信号

std::cout << "获取信号:" << signo << std::endl;int main()while(1)std::cout << "哈哈哈哈" << std::endl;sleep(1);return 0;这时候我们按ctrl+c则返回的是handler函数中的行为。

2301_77392735的博客 2414

linux svn 查看忽略文件,linux下SVN忽略文件/文件夹的方法

假设想忽略文件temp1.cd到temp所在的目录下:2.svnpropeditsvn:ignore.注意:请别漏掉最后的点(.表示当前目录),如果报错请看下面3.打开的文件就是忽略列表文件了(默认是空的),每一行是一项,在该文件中输入temp,保存退出4.svnst查看状态,temp的?状态已经消除了如果在svnpropeditsvn:ignore.时报错:svn:Non...

weixin_36383576的博客 1207

linux设置进程不忽略信号,Linux下的信号忽略和信号阻塞是什么意思

麻烦大侠把处理流程说清楚一点.|忽略就是不对这个或者这些信号进行任何操作,方法之一有:signal(signo,SIG_IGN)堵塞就是先不做处理!sigprocmask+SIG_BLOCKsigprocmask+SIG_UNBLOCK(解除堵塞)|让系统自动来收拾!!结贴吧!!LZ|thesigholdfunctionshalladdsigtothecallingpe...

weixin_36369848的博客 705
上一篇: ros_arduino_bridge功能包集的使用
下一篇: 说说Linux系统调用那些事儿
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
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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