Linux 进程间通信2

本文深入探讨了进程间通信(IPC)的三种核心方法:共享内存、消息队列及信号灯。详细介绍了每种方法的工作原理、关键函数及其应用场景。

一、共享内存 

       1、 共享内存是被多个进程共享的一部分物理内存.共享内存是进程间共享数据的一种最快的方法,一个进程向共享内存区域写入了数据,共享这个内存区域的所有进程就可以                  立刻 看到其中的内容

       2.、共享内存实现分为两个步骤:
              一、创建共享内存,使用shmget函数
              二、映射共享内存,将这段创建的共享内存映射到具体的进程空间去,使用shmat函数

       3、当一个进程不再需要共享内存时,需要把它从进程地址空间中脱离。
            int shmdt ( char *shmaddr )

二、消息队列

      1、消息队列就是一个消息的链表.可以把消息看作一个记录,具有特定的格式.进程可以向中按照一定的规则添加新消息;另一些进程则可以从消息队列中读走消息

      
      2、目前主要有两种类型的消息队列:
            POSIX消息队列以及系统V消息队列,系统V消息队列目前被大量使用

      3、消息队列的内核持续性要求每个消息队列都在系统范围内对应唯一的键值,所以,要获得一个消息队列的描述字,必须提供该消息队列的键值

      4、key_t ftok (char*pathname, char proj)
           功能:   返回文件名对应的键值。
           pathname:  文件名
           proj:     项目名(不为0即可)   

     5、

       int msgsnd(int msqid,struct          msgbuf*msgp,int msgsz,int msgflg)
       功能:向消息队列中发送一条消息

     6、Msqid:    已打开的消息队列id
           Msgp:     存放消息的结构
           Msgsz:   消息数据长度
           Msgflg:   发送标志,有意义的msgflg标志为IPC_NOWAIT,指明在消息队列没有足够空间容纳要发送的消息时,msgsnd是否等待

三、信号灯

        信号量(又名:信号灯)与其他进程间通信方式不大相同,主要用途是保护临界资源.
        进程可以根据它判定是否能够访问某些共享资源。除了用于访问控制外,还可用于进程同步

       二值信号灯:信号灯的值只能取0或1,类似于互斥锁。 但两者有不同:
       信号灯强调共享资源,只要共享资源可用,其他进程同样可以修改信号灯的值;
       互斥锁更强调进程,占用资源的进程使用完资源后,必须由进程本身来解锁。
      计数信号灯:信号灯的值可以取任意非负值


基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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