24、可靠信号与不可靠信号

本文详细解释了Linux系统中信号的分类,包括可靠信号与不可靠信号的区别,以及实时信号的特点。介绍了信号值小于SIGRTMIN的是不可靠信号,可能会出现处理错误或丢失的情况;而位于SIGRTMIN和SIGRTMAX之间的信号是可靠信号,支持排队且不会丢失。此外还对比了signal与sigaction函数的功能差异。

    以下整理转载自【1】。

1、可靠信号与不可靠信号

1)信号值小于SIGRTMIN(Red hat 7.2中,SIGRTMIN=32SIGRTMAX=63)的信号都是不可靠信号。主要问题如下:

进程每次处理信号后,就将对信号的响应设置为默认动作。在某些情况下,将导致对信号的错误处理;因此,用户如果不希望这样的操作,那么就要在信号处理函数结尾再一次调用signal(),重新安装该信号。

信号可能丢失。

    因此,早期unix下的不可靠信号主要指的是进程可能对信号做出错误的反应以及信号可能丢失。

2)信号值位于SIGRTMINSIGRTMAX之间的信号都是可靠信号,可靠信号克服了信号可能丢失的问题。

Linux在支持新版本的信号安装函数sigation()以及信号发送函数sigqueue()的同时,仍然支持早期的signal()信号安装函数,支持信号发送函数kill()

2、对SIGRTMIN以后的信号都支持排队。signalsigaction这两个函数的最大区别在于,经过sigaction安装的信号都能传递信息给信号处理函数(对所有信号这一点都成立),而经过signal安装的信号却不能向信号处理函数传递信息。对于信号发送函数来说也是一样的。

3、后32个信号表示实时信号,等同于前面阐述的可靠信号。这保证了发送的多个实时信号都被接收;实时信号是POSIX标准的一部分,可用于应用进程。非实时信号都不支持排队,都是不可靠信号;实时信号都支持排队,都是可靠信号。

参考

1http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-ipc/part2/index1.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MOAMOP的作用机制,尝试在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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