mmap VS munmap mkstemp

mmap与mkstemp函数详解
功能描述: 
mmap将一个文件或者其它对象映射进内存。文件被映射到多个页上,如果文件的大小不是所有页的大小之和,最后一个页不被使用的空间将会清零。munmap执行相反的操作,删除特定地址区域的对象映射。 

于文件的映射,在mmap和munmap执行过程的任何时刻,被映射文件的st_atime可能被更新。如果st_atime字段在前述的情况下没有得到
更新,首次对映射区的第一个页索引时会更新该字段的值。用PROT_WRITE 和 MAP_SHARED标志建立起来的文件映射,其st_ctime
和 st_mtime
在对映射区写入之后,但在msync()通过MS_SYNC 和 MS_ASYNC两个标志调用之前会被更新。
用法:  
#include 
void *mmap(void *start, size_t length, int prot, int flags,
    int fd, off_t offset);
int munmap(void *start, size_t length); 
参数:   
start:映射区的开始地址。
length:映射区的长度。
prot:期望的内存保护标志,不能与文件的打开模式冲突。是以下的某个值,可以通过or运算合理地组合在一起
PROT_EXEC //页内容可以被执行
PROT_READ  //页内容可以被读取
PROT_WRITE //页可以被写入
PROT_NONE  //页不可访问
flags:指定映射对象的类型,映射选项和映射页是否可以共享。它的值可以是一个或者多个以下位的组合体
MAP_FIXED //使用指定的映射起始地址,如果由start和len参数指定的内存区重叠于现存的映射空间,重叠部分将会被丢弃。如果指定的起始地址不可用,操作将会失败。并且起始地址必须落在页的边界上。
MAP_SHARED //与其它所有映射这个对象的进程共享映射空间。对共享区的写入,相当于输出到文件。直到msync()或者munmap()被调用,文件实际上不会被更新。
MAP_PRIVATE //建立一个写入时拷贝的私有映射。内存区域的写入不会影响到原文件。这个标志和以上标志是互斥的,只能使用其中一个。
MAP_DENYWRITE //这个标志被忽略。
MAP_EXECUTABLE //同上
MAP_NORESERVE //不要为这个映射保留交换空间。当交换空间被保留,对映射区修改的可能会得到保证。当交换空间不被保留,同时内存不足,对映射区的修改会引起段违例信号。
MAP_LOCKED //锁定映射区的页面,从而防止页面被交换出内存。
MAP_GROWSDOWN //用于堆栈,告诉内核VM系统,映射区可以向下扩展。
MAP_ANONYMOUS //匿名映射,映射区不与任何文件关联。
MAP_ANON //MAP_ANONYMOUS的别称,不再被使用。
MAP_FILE //兼容标志,被忽略。
MAP_32BIT //将映射区放在进程地址空间的低2GB,MAP_FIXED指定时会被忽略。当前这个标志只在x86-64平台上得到支持。
MAP_POPULATE //为文件映射通过预读的方式准备好页表。随后对映射区的访问不会被页违例阻塞。
MAP_NONBLOCK //仅和MAP_POPULATE一起使用时才有意义。不执行预读,只为已存在于内存中的页面建立页表入口。
fd:有效的文件描述词。如果MAP_ANONYMOUS被设定,为了兼容问题,其值应为-1。
offset:被映射对象内容的起点。
  
    
返回说明:   
成功执行时,mmap()返回被映射区的指针,munmap()返回0。失败时,mmap()返回MAP_FAILED[其值为(void *)-1],munmap返回-1。errno被设为以下的某个值   
EACCES:访问出错
EAGAIN:文件已被锁定,或者太多的内存已被锁定
EBADF:fd不是有效的文件描述词
EINVAL:一个或者多个参数无效
ENFILE:已达到系统对打开文件的限制
ENODEV:指定文件所在的文件系统不支持内存映射
ENOMEM:内存不足,或者进程已超出最大内存映射数量
EPERM:权能不足,操作不允许
ETXTBSY:已写的方式打开文件,同时指定MAP_DENYWRITE标志
SIGSEGV:试着向只读区写入

SIGBUS:试着访问不属于进程的内存区



int mkstemp(char *template);

        mkstemp函数在系统中以唯一的文件名创建一个文件并打开,而且只有当前用户才能访问这个临时文件,并进行读、写操作。mkstemp函数只有一个参 数,这个参数是个以“XXXXXX”结尾的非空字符串。mkstemp函数会用随机产生的字符串替换“XXXXXX”,保证了文件名的唯一性。
        函数返回一个文件描述符,如果执行失败返回-1。
        在glibc 2.0.6 以及更早的glibc库中这个文件的访问权限是0666,glibc 2.0.7以后的库这个文件的访问权限是0600。
        临时文件使用完成后应及时删除,否则临时文件目录会塞满垃圾。由于mkstemp函数创建的临时文件不能自动删除,所以执行完mkstemp函数后要调用 unlink函数,unlink函数删除文件的目录入口,但临时文件还可以通过文件描述符进行访问,直到最后一个打开的进程关闭文件操作符,或者程序退出 后临时文件被自动彻底地删除。
        下面是一个使用mkstemp的例子:
int main(void)
{
        int fd;
        char temp_file[]="tmp_XXXXXX";
        /*Creat a temp file.*/
        if((fd=mkstemp(temp_file))==-1)
        {
                printf("Creat temp file faile./n");
                exit(1);
        }
        /*Unlink the temp file.*/
        unlink(temp_file);
        /*Then you can read or write the temp file.*/
        //ADD YOUR CODE;
        /*Close temp file, when exit this program, the temp file will be removed.*/
        close(fd);
}

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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