进程控制

1,进程创建
fork()函数:从已经存在的进程中创建一个新的进程,新进程为子进程,旧进程为父进程。
fork之后的程序会被父子进程分别处理。
fork()返回值:子进程返回0,父进程返回的是子进程的pid。
父子进程代码共享,父进程不在写入时,数据也共享。当任意一方试图写入,便以写时拷贝定位方式给各自一份副本。
fork()调用失败:系统中有太多的进程,实际用户的进程数超过了限制。
特点:
子进程完全复制父进程的资源,子进程有独立的空间,不会影响父进程。两者之间需要专门的通信机制。父子进程运行顺序取决于调度算法。
vfork()函数:创建一个子进程
特点:子进程和父进程共享地址空间。子进程完全运行在父进程的空间上,并且保证子进程先运行,在调用了exec函数后父进程才可能被调度运行 。

2,进程终止
场景:代码运行完毕,结果正确
代码运行完毕,结果不正确
代码异常终止
常见方法
main()函数返回
调用exit
_exit;
异常退出:
ctrl+c

    exit和_exit的区别:
                exit在退出前会刷新IO缓冲区,将里面的数据输出,而_exit不会刷新,直接退出。   

3,进程等待
必要性 :防止僵尸进程的出现,接收进程运行的结果,回收子进程资源
进程等待的方法:
wait方法:一个states参数,有才做系统填充
父进程等待子进程的退出,如果没有进程退出,则会阻塞,知道获取到一个终止的子进程,

           waitpid方法:     
                用于等待一个特定的子进程的退出。有三个参数    第一个为pid,第二个为states,第三个为选择项。

4,程序进程替换
替换函数:int execl()
int execlp()
int execle()
int execv()
int execvp()
int execve()
父进程在创建子进程后悔将自己的进程空间拷贝给子进程,因此子进程和父进程做的是相同的事,在调用替换函数后。会将子进程空间的程序和数据等都替换掉,执行新的程序,发挥新的作用。
5进程切换
1,进程切换必须在内核模式下完成,因此进程切换时需用从用户态转入内核态,在进程切换完成后,再有内核态转换为用户态。
2,中断或异常发生后,内核保护好进程的现场信息,去处理中断或者异常,调整被中断进程的PCB信息,将被中断进程加入等待队列,然后从就绪队列中拿出下一个进程进程处理,并将拿出的进程PCB信息改变。

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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