32、UNIX 进程创建与管理:从管道到分叉

UNIX 进程创建与管理:从管道到分叉

在 UNIX 系统编程中,进程的创建和管理是核心内容。本文将深入探讨如何使用管道和系统调用创建新进程,以及如何处理进程间的通信和状态管理。

管道与信号处理

在使用管道时,当一个进程尝试向没有读进程的管道写入数据时,UNIX 内核会向该进程发送 SIGPIPE 信号,表明管道已损坏。不过, SIGPIPE 信号并非总是必要的。我们可以选择忽略该信号,让 write(2) 函数在这种情况下返回错误(错误代码 EPIPE )。

以下示例展示了如何修改代码以忽略 SIGPIPE 信号:

/* pmail.c */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <pwd.h>
#include <sys/types.h>

int
main(int argc,char **argv) {
    struct passwd *pw = 0;      /* Password info */
    char cmd[256];              /* Command buffer */
    FILE *p = 0;                /* mailx pipe */

    signal(SIGPIPE,SIG_IGN);    /* Ignore SIGPI
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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