27、伪文件系统的深入解析与应用

伪文件系统的深入解析与应用

1. Solaris /proc 文件系统中的文件访问

在 Solaris 系统里,/proc 文件系统是一个非常重要的伪文件系统,它提供了对进程信息的访问途径。下面通过一个简单的程序来展示如何访问 /proc 中的文件,这个程序也能让我们了解 ps 程序的实现原理。

大部分 ps 程序显示的信息都可以通过 psinfo 文件来获取。读取这个文件会返回基于 psinfo 结构的数据。以下是一个示例程序,它以进程 ID 作为参数,读取对应进程的 psinfo 信息并显示部分内容:

#include <fcntl.h>
#include <procfs.h>
main(int argc, char *argv[])
{
        struct psinfo     ps;
        char              fname[256];
        int               fd;
        sprintf(fname, "/proc/%s/psinfo", argv[1]);
        fd = open(fname, O_RDONLY);
        read(fd, (char *)&ps, sizeof(struct psinfo));
        printf("UID\tPID\tPPID\tCMD\n");
        printf("%d\t%d\t%d\t%s\n", 
               ps.pr_uid, ps.pr_pid, ps.pr_ppid, ps.pr_psargs);
}
<
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一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,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,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据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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