3、Linux系统启动管理:init进程、inittab文件与rc脚本详解

Linux系统启动管理:init进程、inittab文件与rc脚本详解

1. init进程与/etc/inittab文件

在Linux系统启动时,内核启动的第一个进程是 /sbin/init ,其进程ID(PID)始终为1,父进程ID(PPID)为0,并且该进程会一直运行。以下是一个示例:

root      1      0  0 14:05 ?         00:00:08 init [3]

/etc/inittab /sbin/init 的配置文件,它用于指定 init 要启动的进程,并且可以根据需要进行自定义。当 init 启动一个进程时,只会设置少量的环境变量。 inittab 文件的每一行由四个用冒号分隔的字段组成:

<id>:<runlevels>:<action>:<command>

下面详细介绍每个字段的含义:
- id :由1到4个字符组成,用于唯一标识 inittab 中的一行。
- runlevels :包含一个或多个字符,通常是数字,用于标识该进程在哪些运行级别下启动。各运行级别的含义如下表

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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