__init __initdata __exit __exitdata解析

本文详细解析了Linux内核中用于标记函数和数据的特殊修饰符,包括__init、__initdata、__exit等,并解释了它们如何在不同模块中执行特定任务。
内核中,有很多函数和变量被一些特定的修饰符所修饰,这在以往的C语言编程是不常见的。说明如下:     

#define __init __attribute__ ((__section__ (".init.text")))
#define __initdata __attribute__ ((__section__ (".init.data")))

#define __exitdata __attribute__ ((__section__(".exit.data")))

#define __exit_call __attribute_used__ __attribute__ ((__section__ (".exitcall.exit")))

 

#ifdef MODULE

      #define __exit __attribute__ ((__section__(".exit.text")))

#else

      #define __exit __attribute_used__ __attribute__ ((__section__(".exit.text")))

#endif

      其中,__init和__exit标记函数,__initdata和__exitdata标记数据。__init宏使内建模块中的init函数在执行完成后释放掉,不过可装载的模块是不受影响的。__exit宏会使那些内建到内核的模块省略掉cleanup函数,不过和__init一样,对loadable模块没影响。

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,用于解决复杂系统的控制问题,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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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