管道和FIFO

1、概述

管道:是最初的Unix IPC形式,但是没有名字只能有亲缘关系的进程使用。FIFO有时称为有名管道,可以在任意进程间使用。

2、管道​

#include

int pipe(int fd[2]);

​返回值:成功,返回0,否则返回-1。参数数组包含pipe使用的两个文件的描述符。fd[0]:读管道,fd[1]:写管道。

宏​S_ISFIFO用于确定一个文件描述符fd是管道还是FIFO


3、popen和pclose

popen函数创建一个管道并启动另外一个进程,该进程要么从管道中读出​,要么往管道中写入。



​4、FIFO

FIFO称为有名管道,是一个单向数据流,不能打开一个FIFO之后即往里读又往里写。

#include

#include

定义函数

int mkfifo(const char * pathname,mode_t mode);

​若成功则返回0,否则返回-1,错误原因存于errno中。


5、管道和FIFO属性

对于一个描述符有两种方式设置其为非阻塞

(1)调用open时指定O_NONBLOCK标志

(2)如果一个描述符已经打开,那么可以调用fcntl以启用O_NONBLOCK标志。

对于管道只能使用​fcntl方法设置,因为管道没有open函数,设置时应当先获取在或上O_NONBLOCK标志然后设置。



O_NONBLOCK标志对管道和FIFO的影响

​6、管道和FIFO的限制

(1)OPEN_MAX,一个进程在任意时刻打开的最大描述符数。

(2)PIPE_BUF,可原子的往一个管道或者FIFO里写的最大数量

可以使用pipeconf /名称查询该值,可使用uimit -ns 512设置​OPEN_MAX

转载于:https://www.cnblogs.com/luiz/p/6828816.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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