非阻塞io和IO多路转接

sentaurus学习笔记(HFET_pGate_GaN仿真)(九) `(sdedr:define-constant-profile-placement "Ohmic.s" "Ohmic" "Pl.ohmic.s" 0.002)`这一行将`"Ohmic"`掺杂剖面放置在`"Pl.ohmic.s"`参考评估窗口中,同样`0.002`可能表示掺杂剖面在窗口中的偏移量或其他参数。欧姆接触是半导体器件中的一种低阻抗电气接触,通常需要高掺杂来减少接触电阻并提高器件性能。通过这些步骤,SDE能够为器件的源极和漏极区域设置高掺杂的欧姆接触,这对于确保器件的高性能和低接触电阻至关重要。 阅读详情

本文参考《Unix高级环境编程》,仅用于个人学习,备忘。

1. sample 学习代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <fcntl.h>
#include <unistd.h>
#include <errno.h>
#include <string.h>
#include <sys/select.h>

#define MAXLINE 500000

void set_fl(int, int);
void clr_fl(int, int);

int
main(void)
{
    char buf[MAXLINE];
    int ntowrite, nread, nwrite;
    int val;
    char *ptr;
    fd_set rset, wset;

    set_fl(STDIN_FILENO, O_NONBLOCK);   /* 将标准输入设置为非阻塞模式 */
    ntowrite = 0;
    ptr = buf;
    FD_ZERO(&rset);  /* 清空读fd */
    FD_SET(STDIN_FILENO, &rset);   /* 设置标准输入 */
    while (ntowrite < MAXLINE) {
        if (select(4, &rset, NULL, NULL, NULL) < 0) {
            fprintf(stderr, "select error\n");
            exit(1);
        }
        if (!FD_ISSET(STDIN_FILENO, &rset))continue;  /* 直到标准输入准备好 */
        nread = read(STDIN_FILENO, ptr, MAXLINE-ntowrite);
        fprintf(stderr, "read: %d, errno: %d, %s\n",
                    nread, errno, strerror(errno));
        if (nread == 0)   /* 遇到结束符号 */
            break;
        else if (nread > 0) {
            ntowrite += nread;
            ptr += nread;
        }
    }
    clr_fl(STDIN_FILENO, O_NONBLOCK);   /* 将标准输入恢复为阻塞模式 */

    set_fl(STDOUT_FILENO, O_NONBLOCK);   /* 将标准输出设置为非阻塞模式 */
    ptr = buf;
    FD_ZERO(&wset);
    FD_SET(STDOUT_FILENO, &wset);
    while (ntowrite > 0) {
        errno = 0;
        if (select(4, NULL, &wset, NULL, NULL) < 0) {
            fprintf(stderr, "select error, %s\n", strerror(errno));
            exit(3);
        }
        if (!FD_ISSET(STDOUT_FILENO, &wset)) continue;   /* 直到标准输出可以写入 */
        nwrite = write(STDOUT_FILENO, buf, ntowrite);
        fprintf(stderr, "nwrite: %d, errno: %d, %s\n",
                        nwrite, errno, strerror(errno));

        if (nwrite > 0) {
            ptr += nwrite;
            ntowrite -= nwrite;
        }
    }

    clr_fl(STDOUT_FILENO, O_NONBLOCK);  /* 将标注输出恢复为阻塞模式 */
    exit(0);
}

void set_fl(int fd, int flag)
{
    int val;

    if ((val = fcntl(fd, F_GETFL, 0)) < 0) {
        fprintf(stderr, "GETFL error\n");
        exit(1);
    }
    val |= flag;
    if (fcntl(fd, F_SETFL, val) < 0) {
        fprintf(stderr, "SETFL error\n");
        exit(1);
    }
}

void clr_fl(int fd, int flag)
{
    int val;

    if ((val = fcntl(fd, F_GETFL, 0)) < 0) {
        fprintf(stderr, "GETFL error\n");
        exit(1);
    }
    val &= ~flag;
    if (fcntl(fd, F_SETFL, val) < 0) {
        fprintf(stderr, "SETFL error\n");
        exit(1);
    }
}
                                                  

当将标准输入(或标准输出)设置为非阻塞模式, 并且未使用select等IO多路转接时,对它们进行读(或写)会立即返回。如果无法读取(或写入),那么read(或write)会返回-1,同时errno设置为错误代码。如下

read: -1, errno: 11, Resource temporarily unavailable

nwrite: -1, errno: 11, Resource temporarily unavailable

但使用select时,则程序会阻塞在select上,直到标准输入或标准输出准备就绪才返回。

2. select的用法说明

头文件 <sys/select.h>

第一个参数:int maxfdp1,说明需要检查的描述符数量(文件描述符号从0开始),所以这个值通常是(读,写,异常)三个中最大fd的值再加1。也可以设置为FD_SETSIZE,这个常量通常是1024,对大多数应用程序而言太大了,多数应用程序只是用3~10个。

第二,第三,第四个参数readfds, writefds, exceptfds,指向描述符号集的指针。通常用以下方法设置:

fd_set     rset;

FD_ZERO(&rset);

FD_SET(target_fd, &rset);

FD_SET(STDIN_FILENO, &rset);

从select返回后,使用FD_ISSET检查

if (FD_ISSET(target_fd, &rset))  {

...

}

最后一个参数, struct timeval *restrict tvptr,当为NULL时, 永远等待。如果捕捉到一个信号则中断,select返回-1,errno设置为EINTR。当不为零时,则等待指定的时间。如果在超时时还没有一个描述符准备好,则返回值为0。其他和情况一相同。当为零时,则完全不等待。立即返回。这是得到多个描述符的状态而不阻塞select函数的轮询方法。

一个描述符阻塞与否并不影响select是否阻塞。

如果在一个描述符上碰到文件结尾处,则select认为该描述符时可读的。然后调用read,它返回0。


注:如果select同时监听多个fd,当返回时,可能只有部分fd是准备好了的,部分fd是没准备好的。如果这是在一个循环之内,则下一次循环,那些没准备好的fd就相当于是被clear了,不会再被检测。



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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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不论是在前面文件部分,还是后面的网络部分,IO都是非常常见的。但是当时只是简单对IO进行提及,并没有对IO的本质进行介绍。那么到底何为IO?IO全称为输入和输出,而任何一个IO过程都需要涉及到两个过程:所以,此处就可以得出一个关于IO的简单结论:IO实际上是由等待+拷贝两个行为构成的通过前面对、等接口的学习可以知道一个非常直观的现象:如果写方并没有写入内容,那么读方会进入阻塞;反过来,如果当前写方的缓冲区已满,那么写方也会阻塞。这里的两个阻塞本质上就是等待。对于这种存在一种等待条件的称为阻塞式IO,而从等待

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【计算机网络】五种IO模型与IO多路转接之select

五种IO模型与IO多路转接之select

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wangst4321
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