操作系统原理实验一:进程与线程创建控制程序

本文介绍了操作系统原理中的进程与线程创建控制实验,涉及fork和Clone系统调用,以及它们在进程间通信中的应用,如pipe和共享内存。通过实例演示了如何使用C语言实现进程创建、优先级调整和同步,并以生产者-消费者问题为例,探讨两者之间的区别。

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实验一:进程与线程创建控制程序

课程名称:操作系统原理
项目名称:进程与线程创建控制程序
实验(实训)类型:设计性实验
实验(实训)课时:2

实验(实训)目的及内容

目的:

通过本实验,使学生掌握创建进程的方法。进一步加深对操作系统基本概念的理解,学会常用操作系统的使用。深刻理解线程和进程的概念,掌握线程与进程在组成成分上的差别,以及与其相适应的通信方式和应用目标。

要求:

Linux系统的fork()保持了UNIX的经典语义,被创建进程具有独立于父进程的地址空间,二者之间的通信通常可以采用pipe机制。Clone()是Linux 系统特有的系统调用,可以通过参数确定父子之间是否共享存储空间等资源,在地址空间等资源共享的情况下clone()实质上相当于创建了一个轻进程或线程,这是clone()的通常用法。实际在Linux系统中,fork()以及用户级线程pthread都是基于clone()实现的。

具体要求:

  1. 编写一C语言程序,实现在程序运行时通过系统调用fork(创建两个子进程,使父、子三进程并发执行,父亲进程执行时屏幕显示“I am father”,儿子进程执行时屏幕显示“I am son”,女儿进程执行时屏幕显示“I am daughter”
  2. 多次连续反复运行这个程序,观察屏幕显示结果的顺序,直至出现不一样的情况为止。记下这种情况,试简单分析其原因。

[内容与步骤]

修改程序,利用nice(改变各进程的优先级,观察不同情况下进程调度效果的区别。
修改程序,在父、子进程中分别使用wait、exit等系统调用“实现”其同步推进,多次反复运行改进后的程序,观察并记录运行结果。

内容:

以Linux系统进程和线程机制为背景,掌握fork()和clone()系统调用的形式和功能,以及与其相适应的高级通信方式。由fork()派生的子进程之间通过pipe通信,由clone()创建的线程之间通过共享内存通信,对于后者需要考虑互斥问题。
以生产者-消费者问题为例,通过实验理解fork()和clone()两个系统调用的区别。程序要求能够创建4个进程或线程,其中包括两个生产者和两个消费者,生产者和消费者之间能够传递数据。

步骤:

1.用pipe( )创建-一个管道文件,然后用fork( )创建2个生产进程和2个消费进程,它们之间通过pipe( )传递信息。
2.用elone( )创建4个轻进程(线程),用参数指明共享内存等资源,通过共享内存模拟生产者一消费者问题,利用pthread_mutex_ lock( ), pthread_mutex_unlock( )等函数实现对共享存储区访问的互斥。

[主要器材与工具]

Windows xp、VMware、 I inux系统

在本章中,我们将深入探讨基于块匹配的全景图像拼接技术,这是种广泛应用于计算机视觉图像处理领域的技术。在深度学习机器学习的背景下,这种方法的实现整合显得尤为重要,因为它们能够提升图像处理的效率精度。下面,我们将会详细阐述相关知识点。 我们要了解什么是全景图像拼接。全景图像拼接是种将多张有限视角的图像合并成个宽视角或全方位视角图像的技术,常用于虚拟现实、地图制作、监控系统等领域。通过拼接,我们可以获得更广阔的视野,捕捉到单个图像无法覆盖的细节。 块匹配是全景图像拼接中的核心步骤,其目的是寻找两张图片中对应区域的最佳匹配。它通常包括以下几个关键过程: 1. **图像预处理**:图像的预处理包括灰度化、直方图均衡化、降噪等操作,以提高图像质量,使匹配更加准确。 2. **特征提取**:在每张图像上选择特定区域(块)并计算其特征,如灰度共生矩阵、SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)等,这些特征应具备旋转、缩放光照不变性。 3. **块匹配**:对于每张图像的每个块,计算张图像所有块之间的相似度,如欧氏距离、归化互信息等。找到最相似的块作为匹配对。 4. **几何变换估计**:根据匹配对确定对应的几何关系,例如仿射变换、透视变换等,以描述两张图像之间的相对位置。 5. **图像融合**:利用估计的几何变换,对图像进行融合,消除重叠区域的不致性缝隙,生成全景图像。 在MATLAB环境中实现这过程,可以利用其强大的图像处理工具箱,包括图像读取、处理、特征检测匹配、几何变换等功能。此外,MATLAB还支持编程脚本,方便算法的调试优化。 深度学习机器学习在此处的角色主要是改进匹配过程图像融合。例如,通过训练神经网络模型,可以学习到更具鲁棒性的特征表示,增强匹配的准确性。同时,深度学习方法也可以用于像素级别的图像融合,减少拼接的失真不连续性。 在实际应用中,我们需要注意些挑战,比如光照变化、遮挡、动态物体等,这些因素可能会影响匹配效果。因此,往往需要结合其他辅助技术,如多视图几何、稀疏重建等,来提高拼接的稳定性质量。 基于块匹配的全景图像拼接是通过匹配融合多张图像来创建全景视图的过程。在MATLAB中实现这技术,可以结合深度学习机器学习的先进方法,提升匹配精度图像融合质量。通过对压缩包中的代码数据进行学习,你可以更深入地理解这技术,并应用于实际项目中。
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