fcntl设置FD_CLOEXEC标志作用

本文通过示例代码详细介绍了如何使用fcntl设置文件描述符的FD_CLOEXEC标志,并解释了该标志的作用:在使用execl执行程序时关闭描述符,但在fork产生的子进程中保留其可用性。
通过fcntl设置FD_CLOEXEC标志有什么用?
close on exec, not on-fork, 意为如果对描述符设置了FD_CLOEXEC,使用execl执行的程序里,此描述符被关闭,不能再使用它,但是在使用fork调用的子进程中,此描述符并不关闭,仍可使用。
eg:
jamie@jamie-laptop:~$ cat test.c
#include <fcntl.h>
#include <unistd.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>

int main(void)
{
int fd,pid;
char buffer[20];
fd=open("wo.txt",O_RDONLY);
printf("%d/n",fd);
int val=fcntl(fd,F_GETFD);
val|=FD_CLOEXEC;
fcntl(fd,F_SETFD,val);

pid=fork();
if(pid==0)
{
//子进程中,此描述符并不关闭,仍可使用
char child_buf[2];
memset(child_buf,0,sizeof(child_buf) );
ssize_t bytes = read(fd,child_buf,sizeof(child_buf)-1 );
printf("child, bytes:%d,%s/n/n",bytes,child_buf);

//execl执行的程序里,此描述符被关闭,不能再使用它
char fd_str[5];
memset(fd_str,0,sizeof(fd_str));
sprintf(fd_str,"%d",fd);
int ret = execl("./exe1","exe1",fd_str,NULL);
if(-1 == ret)
perror("ececl fail:");
}

waitpid(pid,NULL,0);
memset(buffer,0,sizeof(buffer) );
ssize_t bytes = read(fd,buffer,sizeof(buffer)-1 );
printf("parent, bytes:%d,%s/n/n",bytes,buffer);
}

jamie@jamie-laptop:~$ cat exe1.c
#include <fcntl.h>
#include <stdio.h>
#include <assert.h>
#include <string.h>

int main(int argc, char **args)
{
char buffer[20];
int fd = atoi(args[1]);
memset(buffer,0,sizeof(buffer) );
ssize_t bytes = read(fd,buffer,sizeof(buffer)-1);
if(bytes < 0)
{
perror("exe1: read fail:");
return -1;
}
else
{
printf("exe1: read %d,%s/n/n",bytes,buffer);
}
return 0;
}

jamie@jamie-laptop:~$ gcc -o exe1 exe1.c
jamie@jamie-laptop:~$ gcc -o test test.c
jamie@jamie-laptop:~$ cat wo.txt
this is a test
jamie@jamie-laptop:~$ ./test
3
child, bytes:1,t //子进程中可使用fd

exe1: read fail:: Bad file descriptor//execl调用的程序中不能使用fd
parent, bytes:14,his is a test //父进程中当然能使用fd
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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