守护进程示例详解,父与子的生死。

本文通过一个简单的父子进程代码示例,介绍了Linux环境下进程管理的关键概念和技术,包括进程创建、信号捕捉、僵尸进程回收及执行目标文件等。

话不多说直接上代码。

-------------father.cpp----------------



#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/wait.h>
#include <stdlib.h>
#include <string>
#include <iostream>
using namespace std;
static int SonNumCount = 0;
void ForkANewLife()
{
	pid_t pid = fork();
	if(pid == 0)
	{
			execvp("./child", NULL);
			exit(-1);
	}
	else
	{
			printf("I have a son[%d]\n", pid);
	}
	SonNumCount ++;
}
 void OnSignalSIGCHLD(int signo)
{
	pid_t pid;
	int status = 0;
	pid = waitpid(-1, &status, 0);
	printf("my son is dead[%d] status [%d], I will bring him a new life\n", pid, status);
	if(SonNumCount >= 3)
	{
			printf("oh, fuck, my son [%d] has died three times,I [%d] want to go with him\n", pid, getpid());
			exit(-1);
	}
	else
	ForkANewLife();
}

int main(int argc, char *argv[])
{
	printf("start father [pid:%d] process\n", getpid());
	sleep(2);
	printf("start to get son\n");
	ForkANewLife();
	signal(SIGCHLD, OnSignalSIGCHLD);
	while(1)
	{
			printf("father alive!!!!!!!!!!\n");
			sleep(5);
	}
	return 0;
}




------child.cpp-----------



#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
	printf("start child process\n");
	int count = 0;
	while(count ++ != 5)
	{
			printf("child alive!!!!!!!!!\n");
			sleep(2);
	}
	printf("father! I will dead!!!!\n");
	return 0;
}



代码比较简单,形象的描述了守护进程的作用。父进程在3次拯救子进程未果的情况下,跟随子进程一起归西。

代码中有用到进程创建,信号捕捉,僵尸进程回收,LINUX执行目标目录文件等知识。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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