78_高级IO之非阻塞IO

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本文详细介绍了高级IO的概念及其与文件IO的区别，并深入探讨了阻塞式与非阻塞式IO的工作原理及应用场景。通过对比两种模式的特点，帮助读者理解在多路IO场景下如何选择合适的IO模式。

高级IO是相对于文件IO说的

文件IO，就是读写文件，一切皆是文件

高级IO要解决读写以外的情况

阻塞式：函数调用会被卡住（虽然会释放CPU的使用权，但是代码不会往下走），内核会在此处挂起，

            好多默认的程序都是阻塞式的，

            常见的阻塞式的函数，sleep，wait，pause等，

            阻塞式在多路IO的时候会有问题，会影响实时性。

非阻塞：没有条件先过去干别的，没有条件也过去

             两种方法打开open时候用O_NONBLOCK （适用于打开的时候就知道要非阻塞操作） 

             fcntl（打开的时候不知道用阻塞式操作）设置属性

嵌入式高频考点：万字长文详解Linux中的阻塞IO与非阻塞IO
大模型大数据攻城狮的专栏
10-11 662
在Linux系统中，IO操作，即输入/输出操作，是数据在内存与外部设备之间传输的过程。这一过程中，根据IO操作的行为特性，可以将其划分为阻塞IO（Blocking IO）与非阻塞IO（Non-blocking IO）两种模式。这两种模式在处理不能立即完成的IO操作时，展现出截然不同的行为方式。阻塞IO，顾名思义，当进程或线程发起的IO操作无法立即完成时，该进程或线程将被操作系统挂起，进入等待状态。在此期间，进程或线程无法继续执行其他任务，只能等待IO操作的完成。
Linux中的高级IO(非阻塞IO与阻塞式IO，多路IO复用，异步IO)
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07-06 353
1 1.非阻塞IO与阻塞式IO 非阻塞式IO和阻塞式IO的区别：
逻辑io 物理io oracle,物理IO与逻辑IO
weixin_39717026的博客
04-10 159
IO性能对于一个系统的影响是至关重要的。一个系统经过多项优化以后，瓶颈往往落在数据库；而数据库经过多种优化以后，瓶颈最终会落到IO。而IO性能的发展，明显落后于CPU的发展。Memchached也好，NoSql也好，这些流行技术的背后都在直接或者间接地回避IO瓶颈，从而提高系统性能。IO系统的分层： 三层结构上图层次比较多，但总的就是三部分。磁盘(存储)、VM(卷管理)和文件系统。专有名词不好理解...
高级IO——非阻塞IO和select
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04-12 602
非阻塞IO和select
【Linux应用编程实战】Day1_高级IO：非阻塞 I/O、I/O 多路复用、异步 I/O、存储映射 I/O 以及文件锁
Thmos_vader的嵌入式学习笔记
08-10 1540
高级IO：介绍文件 I/O 当中的一些高级用法，以应对不同应用场合的需求； 主要包括：非阻塞 I/O、I/O 多路复用、异步 I/O、存储映射 I/O 以及文件锁；
十四_高级IO1-非阻塞IO以及fcntl()
奶牛养殖场小马
03-05 330
回顾： 阻塞IO 假错 ：EINTR ，阻塞的系统调用被信号打断 非阻塞IO 假错 ：EAGAIN，表示现在没有数据 Try again #include <unistd.h> #include <fcntl.h> int fcntl(int fd, int cmd, ... /* arg */ ); F_GETFL (void) //获取文件访问方式和文件状态标志 Get the file access mode and
高效IO——五种IO模型概念和非阻塞IO
weixin_57023347的博客
10-20 1052
前言： 内存于外设进行数据交互叫做IO。 IO的过程中主要由两个动作，一个是等待，一个是拷贝。 比如： 读IO，就是在等待可以读数据的条件，条件成立将数据从内核空间拷贝到用户空间。 写IO，就是在等待可以写数据的条件，条件成立将数据从用户空间拷贝到内核空间。 高效IO的本质是：单位时间内，尽可能的减少等待的比重。 一.五种IO模型 阻塞IO：在内核数据准备好之前，系统调用会一直等待。 所有套接...
高级IO --- 阻塞与非阻塞IO
m0_50620305的博客
05-29 327
一、阻塞IO 最传统的一种IO模型，即在读写数据过程中会发生阻塞现象。 当用户线程发出IO请求之后，内核会去查看数据是否就绪，如果没有就绪就会等待数据就绪，而用户线程就会处于阻塞状态，用户线程交出CPU。当数据就绪之后，内核会将数据拷贝到用户线程，并返回结果给用户线程，用户线程才解除block状态。 常见的阻塞：wait、pause、sleep等函数；read或write某些文件时 优点:内核好实现、没有降低CPU的效率，让CPU整体处理效率提高，适合一路IO 也许有人会说，可以采用多线程+ 阻塞
IO 中的阻塞、非阻塞、同步、异步及五种IO模型
2301_76564925的博客
05-29 2273
本文深入解析了Linux系统中的五种I/O模型：阻塞I/O、非阻塞I/O、I/O多路复用、信号驱动I/O和异步I/O。文章首先阐述了I/O操作的两个关键阶段（数据准备和数据传输），并在此基础上比较了不同模型的特点、工作流程和适用场景。特别指出阻塞和非阻塞模式都属于同步I/O范畴，只有异步I/O才是真正的异步操作。通过分析各模型的实现机制和性能特点，为开发者在高并发场景下选择合适的I/O策略提供了理论依据。文章还区分了业务开发中的同步/异步概念与I/O模型的差异，帮助读者建立更全面的理解。
UNIX环境下的高级IO技术.rar_非阻塞
09-14
尤其在处理并发I/O操作时，非阻塞IO模式成为了一种不可或缺的技术手段。非阻塞IO模式允许进程在等待数据准备就绪时，不被挂起，而是继续执行其他任务，从而提高系统的并行性和响应性。 非阻塞IO主要涉及到以下几个...
golang将多路复异步io转成阻塞io的方法详解
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在Golang中处理网络通信时，开发者通常利用语言内置的高效并发机制（如goroutines和channels）来实现非阻塞IO或多路复用IO。然而，在某些场景下，我们可能希望将异步或非阻塞IO转换为传统的阻塞IO模式，以简化程序...
【Linux】高级IO——五种IO模型和基本概念 ，非阻塞IO，fcntl，实现非阻塞IO，同步通信和异步通信
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06-27 1343
Linux高级IO、五种IO模型、阻塞IO、非阻塞IO、信号驱动IO、IO多路转接、异步IO、同步通信和异步通信、阻塞和非阻塞
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
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
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
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！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
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perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
操作系统实验代码.zip
最新发布
09-05
操作系统实验代码.zip
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