24、UNIX 系统进程处理与信号控制全解析

UNIX 系统进程处理与信号控制全解析

1. 进程终止信号的使用

在 UNIX 系统中,当需要终止一个进程时,我们有多种信号可以使用。比如,当 alice 脚本运行时,若要终止它,可使用不同信号。通常, QUIT 信号可以尝试终止进程,但如果 QUIT 不起作用,“最后手段”是使用 KILL 信号。示例如下:

$ kill -KILL %1

执行上述命令后,会输出类似如下信息:

[1]+  Killed                  alice

需要注意的是,进程无法“捕获” KILL 信号,操作系统会立即且无条件地终止该进程。若进程未被终止,可能是进程处于某些特殊状态,或者是 UNIX 版本存在漏洞。

另外,在编写脚本终止所有后台作业时,可依赖 jobs -p 命令,示例代码如下:

kill "$@" $(jobs -p)

不过,不建议直接使用 KILL 信号,应先尝试 TERM (默认信号)和 QUIT 信号。因为 TERM QUIT 信号设计的目的是让进程在退出前

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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