进程间通信

探讨了Master-Worker模式中主进程与工作进程的通信机制,包括Node.js的child_process模块实现,以及HTML5 WebWorker API如何解决前端UI渲染与长时间计算任务之间的阻塞问题。

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在Master-Worker模式中,要实现主进程管理和调度工作进程的功能,需要主进程和工作进程之间的通信。对于 child_process 模块,创建好了子进程,然后与父子进程间通信是十分容易的。


在前端浏览器中,JavaScript主线程与UI渲染共用同一个线程。执行JavaScript的时候UI渲染是停滞的,渲染UI时,JavaScript是停滞的,两者互相阻塞。长时间执行JavaScript将会造成UI停顿不响应。


为了解决这个问题,HTML5提出了WebWorker API。WebWorker允许创建工作线程并在后台运行,使得一些阻塞较为严重的计算不影响主线程上的UI渲染。


主线程与工作线程之间通过 onmessage() 和 postMessage() 进行通信,子进程对象则由 send() 方法实现主进程向子进程发送数据, message 事件实现收听子进程发来的数据,与API在一定程度上相似。通过消息传递内容,而不是共享或直接操作相关资源,这是较为轻量和无依赖的做法。Node中对应示例如下所示:


// parent.js	
var cp = require('child_process');	
var n = cp.fork(__dirname + '/sub.js');	
n.on('message', function (m) {	
  console.log('PARENT got message:', m);	
});	
n.send({ hello: 'world' });	
// sub.js	
process.on('message', function (m) {	
  console.log('CHILD got message:', m);	
});	
process.send({ foo: 'bar' });



通过 fork() 或者其他API,创建子进程之后,为了实现父子进程之间的通信,父进程与子进程之间将会创建IPC通道。通过IPC通道,父子进程之间才能通过 message 和 send() 传递消息。


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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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