shell之source exec fork

最新推荐文章于 2021-07-21 10:47:53 发布
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本文介绍了三种不同的shell脚本执行方法：fork、source及exec，并通过实例展示了它们之间的主要区别。fork会在当前进程的子进程中执行脚本，完成后返回到父进程；source则直接在当前进程中执行；exec则会关闭当前进程并重新启动一个新进程来执行脚本。

fork 默认，在当前进程的子进程执行，执行完成后，退回到父进程


source  在当前进程执行，执行完成后，退回到父进程


exec  把当前进程关闭，重启一个进程执行。


exec与fork/source的根本区别：exec原有进程会终止，exec之后，原有进程不再执行；fork/source原有进程不会被终止，会继续被执行。


实例：1.sh


2.sh



sh 1.sh fork

PID for 1.sh before exec/source/fork:32432
1.sh: $A is B
using fork by default
PID for 2.sh:32433
2.sh get $A=B from 1.sh
2.sh:$A is C
PID for 1.sh after exec/source/fork:32432
1.sh: $A is B

sh 1.sh source
PID for 1.sh before exec/source/fork:32453
1.sh: $A is B
using source...
PID for 2.sh:32453
2.sh get $A=B from 1.sh
2.sh:$A is C
PID for 1.sh after exec/source/fork:32453
1.sh: $A is C

sh 1.sh exec
PID for 1.sh before exec/source/fork:457
1.sh: $A is B
using exec...
PID for 2.sh:457
2.sh get $A=B from 1.sh
2.sh:$A is C




linux bash shell之递归函数：fork炸弹
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linux bash shell之递归函数：fork炸弹
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fork source exec区别差异
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fork   使用 fork 方式运行 script 时, 就是让 shell(parent process) 产生一个 child   process 去执行该 script, 当 child process 结束后, 会返回 parent process,   但 parent process 的环境是不会因 child process 的改变而改变的. source   使用 source
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fork    使用 fork 方式运行 script 时, 就是让 shell(parent process) 产生一个 child process 去执行该 script, 当 child process 结束后, 会返回 parent process,但 parent process 的环境是不会因 child process 的改变而改变的. 例：./my.sh source
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fork使用 fork 方式运行 script 时, 就是让 shell(parent process) 产生一个 child process 去执行该 script, 当 child process 结束后, 会返回 parent process,但 parent process 的环境是不会因 child process 的改变而改变的.source使用 source 方式运行 script ...
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基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
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这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
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本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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