7、Linux文件I/O操作全解析

Linux文件I/O操作全解析

1. 同步I/O
  • fsync()和fdatasync() :硬盘可能会向内核报告缓冲区已存在于磁盘上,但实际上它们仍在磁盘缓存中。由于POSIX要求实现 fsync() ,而 fdatasync() 是可选的,因此在任何常见的Linux文件系统上,对于常规文件都应始终实现 fsync() 系统调用。不过,非典型文件类型(可能没有元数据需要同步的文件)或特殊文件系统可能只实现 fdatasync()
  • sync() sync() 系统调用用于将所有缓冲区同步到磁盘。它的范围更广,但效率较低。其函数原型如下:
#include <unistd.h>
void sync (void);

该函数没有参数和返回值,总是会成功执行。返回时,所有缓冲区(包括数据和元数据)都保证已存在于磁盘上。标准并不要求 sync() 在所有缓冲区刷新到磁盘后才返回,只要求该调用启动将所有缓冲区提交到磁盘的过程。因此,通常建议多次调用 sync() 以确保所有数据安全地存储在磁盘上。不过,Linux会等待所有缓冲区提交完成,所以单次调用 sync() 就足够了。 sync() 主要用于实现

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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