linux 内核设计与实现(第二章笔记)

本文详细解析了Linux进程的概念、创建方式、关键数据结构与实现机制,以及进程上下文的重要特性。从进程ID、描述符、状态转换,到上下文切换与内核访问,全面阐述了Linux进程管理的核心原理。

   1、linux进程理解

        对于linux 的进程一直是linux系统的亮点,linux系统的高效率、并发性很大程度上都与其任务(进程)有很大的关系,而对于linux进程,很久以前理解为就是程序的一次执行,但是其实他还包括了太多的东西,并不仅仅是一个程序的执行,它包含了程序计数器、进程站、寄存器等相关的资源。也正是进程的两种虚拟技术(虚拟处理器和虚拟内存)让用户感觉自己独占处理器或者一块内存。

        linux下的进创建很简单,调用fork函数就可的到一个子进程(注意linux 进程默认返回两个数值,一个是返回到子进程,一个是返回到父进程),并且在一般情况下,进程的创建和exec系列函数联系在一起。

        对于fork函数,需要注意:

        a、fork一个子进程系统会进行怎么样的资源配备。

        b、fork函数调用在所执行的系统调用。

        c、fork函数退出所经过的步骤,特别要注意防止僵尸进程的出现,一般处理僵尸进程的方法(如父进程等待子进程结束、父进程提前退出,让init进程接管子进程)。

        d、用户调用fork函数与vfork函数的区别。

   2、进程中的重要数据结构与实现机制

       a、 进程有唯一标识符:进程ID,同时理解进程时最重要的是进程描述符(struct task_struct ),该描述符包含了进程执行时的状态、优先级、进程ID等重要信息。

       b、分配进程描述符。进程在分配进程描述符时采用了slab机制,保证了资源分配的快速性,同时理解进程中thread_info与struct task_struct 之间的关系。

       c、进程状态。系统中的进程有五种状态:TASK_RUNNING、TASK_INTERRUPTIBLE(可中断)、TASK_UNINTERRUPTIBLE(不可中断)、TASK_ZMBIE(僵死)、TASK_STOPPED(停止),各种状态通过不同的调用实现状态的跳转:


        

      

3、进程上下文

     进程处于上下文中,此时进程当前指针corrent是可用的,系统调用或者异常可以使进程陷入内核执行。

     内核进程的访问,使用list_for_each可以访问进程循环队列的每一个进程,任何一个进程都是init进程的后代。



 

  

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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