23、UNIX 系统中的进程处理与控制详解

UNIX 系统中的进程处理与控制详解

1. UNIX 系统的多任务处理基础

UNIX 操作系统以一些简单却强大的概念闻名,如标准输入输出、管道、文本过滤工具和树形文件系统等。它还是首个让用户能控制多个进程的小型计算机操作系统,这种能力被称为用户控制的多任务处理。

在日常使用中,我们可能习惯在命令行末尾添加 & 来让进程在后台运行,也了解子 shell 的概念。接下来,我们将深入探讨 bash 中与多任务处理和进程控制相关的大部分特性。

2. 进程 ID 与作业编号

在 UNIX 系统中,每个进程创建时都会被赋予一个编号,即进程 ID(Process ID)。当在命令行末尾添加 & 让命令在后台运行时,shell 会给出类似如下的响应:

$ alice &[1] 93

这里, 93 alice 进程的进程 ID,而 [1] 是 shell 分配的作业编号(并非操作系统分配)。作业编号用于指代当前在 shell 下运行的后台进程,而进程 ID 则代表整个系统中所有用户正在运行的进程。

如果在第一个后台作业运行时启动更多后台作业,shell 会依次为它们编号。例如:

$ duchess &[2] 102
$ hatter &[3] 104

显然, 1 2

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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