[Erlang危机](4.4)命名管道

本文介绍了一种鲜为人知的Erlang节点连接方式——命名管道,此方法无需显式分布配置,通过run_erl命令启动Erlang并指定命名管道文件及日志目录,实现节点间的通信。

原创文章,转载请注明出处:server非业余研究http://blog.youkuaiyun.com/erlib 作者Sunface
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Named Pipes

命名管道(Named Pipes)

A little known way to connect with an Erlang node that requires no explicit distribution is through named pipes. This can be done by starting Erlang with run_erl, which wraps Erlang in a named pipe 5:

 另一种鲜为人知连接Erlang节点的方法:命名管道(named pipes),能够通过使用run_erl 启动Erlang来完毕 (Erlang会被包裹在命名管道内)5

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$ run_erl /tmp/erl_pipe /tmp/log_dir "erl"
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The first argument is the name of the file that will act as the named pipe. The second one is where logs will be saved  6 .

 第一个參数是指定作为命名管道的文件。第二个是存放日志的文件夹6

To connect to the node, you use the to_erl program:

 你能够使用 to_erl程序连接到节点上:

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$ to_erl /tmp/erl_pipe
Attaching to /tmp/erl_pipe (^D to exit)
1>
-------------------------------------------------------------------------------------

And the shell is connected. Closing stdio (with ˆD) will disconnect from the shell while leaving it running.

 连接上后,你能够使用ctrl+D来断开远程节点(仅仅是断开,不会终结远程节点).

[5] "erl" is the command being run. Additional arguments can be added after it. For example "erl +K true" will turn kernel polling on.
[6] Using this method ends up calling fsync for each piece of output, which may give quite a performance hit if a lot of IO is taking place over standard output.

[注5]:“erl”就是要执行的命令,你也能够其次是其他启动选项,如"erl +K ture"它会打开内核kernel调查。
[注意6] :这种方法最终调用fsync每件作品将同步输出,假设你有大量的IO经营产品,性能急剧下降。

转载于:https://www.cnblogs.com/gcczhongduan/p/4749577.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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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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