linux中fork浅解

本文详细解析了Linux环境中fork()函数的定义、返回值及其执行过程,通过实例展示了fork()函数在父进程和子进程中的不同行为,以及如何通过fork()函数创建并区分父子进程。

关于linux中fork()函数的一点见解

1、定义:

fork函数是创建子进程。

2、fork返回值:pid = fork();//18945

如果函数成功创建子进程,在父进程中会返回子进程的PID,并在子进程中返回一个0

1)、在父进程中,返回子进程的进程号,即pid=18945。

2)、在子进程中返回0,子进程运行时pid=0。


pid_t pid;

       pid=fork();

       printf("current pid=%d.\n",pid);

       if(pid<0)

       {

              printf("error,pid=%d",pid);

       }else if(pid==0)

       {

              printf("process in child,pid=%d\t,self'sid=%d\t,father'sid=%d\n",pid,getpid(),getppid());

       }else

       {

              printf("process in father,pid=%d\t,self'sid=%d\t,father'sid=%d\n",pid,getpid(),getppid());

       }

 

结果如1.png所示





3、fork执行过程

要搞清楚fork的执行过程,就必须先讲清楚操作系统中的“进程(process)”概念。一个进程,主要包含三个元素: 
   o. 一个可以执行的程序; 
    o. 和该进程相关联的全部数据(包括变量,内存空间,缓冲区等等); 
    o. 程序的执行上下文(executioncontext)。 
不妨简单理解为,一个进程表示的,就是一个可执行程序的一次执行过程中的一个状态。操作系统对进程的管理,典型的情况,是通过进程表完成的。进程表中的每一个表项,记录的是当前操作系统中一个进程的情况。对于单 CPU的情况而言,每一特定时刻只有一个进程占用 CPU,但是系统中可能同时存在多个活动的(等待执行或继续执行的)进程。 
一个称为“程序计数器(program counter,pc)”的寄存器,指出当前占用 CPU的进程要执行的下一条指令的位置。 
当分给某个进程的 CPU时间已经用完,操作系统将该进程相关的寄存器的值,保存到该进程在进程表中对应的表项里面;把将要接替这个进程占用 CPU的那个进程的上下文,从进程表中读出,并更新相应的寄存器(这个过程称为“上下文交换(process context switch)”,实际的上下文交换需要涉及到更多的数据,那和fork无关,不再多说,主要要记住程序寄存器pc指出程序当前已经执行到哪里,是进程上下文的重要内容,换出 CPU的进程要保存这个寄存器的值,换入CPU的进程,也要根据进程表中保存的本进程执行上下文信息,更新这个寄存器)。 

 
pid=fork(); 
操作系统创建一个新的进程(子进程),并且在进程表中相应为它建立一个新的表项。新进程和原有进程的可执行程序是同一个程序;上下文和数据,绝大部分就是原进程(父进程)的拷贝,但它们是两个相互独立的进程!此时程序寄存器pc,在父、子进程的上下文中都声称,这个进程目前执行到fork调用即将返回(此 时子进程不占有CPU,子进程的pc不是真正保存在寄存器中,而是作为进程上下文保存在进程表中的对应表项内)。问题是怎么返回,在父子进程中就分道扬 镳。 

父进程继续执行,操作系统对fork的实现,使这个调用在父进程中返回刚刚创建的子进程的pid(一个正整数),所以下面的if语句中pid<0, pid==0的两个分支都不会执行。

注:fork的出现将程序分成两部分

如3.png所示

如上例子的执行过程:

Step1、父进程(设为P0)正在执行,此时创建一个子进程,父进程中pid=19749

Step2、仍然执行父进程,最后一个else部分,输出process in father,pid=19749,self'sid=19748 ,father'sid=17262

Step3、父进程结束后,运行子(设为P1)进程,即if(pid==0)部分,此时输出process in child,pid=0,self'sid=19749,father'sid=19748,

如图所示

 2.png所示


又例如:

Pid_t pid1;

Pid_t pid2;

Pid1=fork();

Pid2=fork();

Printf(“pid1=%d,pid2=%d\n”,pid1,pid2);

 

 

 进程分布如4.png所示

 

 

 

 

 

pid_t pid;

       pid=fork();

       printf("current pid=%d.\n",pid);

       if(pid<0)

       {

              printf("error,pid=%d",pid);

       }else if(pid==0)

       {

              printf("process in child,pid=%d\t,self'sid=%d\t,father'sid=%d\n",pid,getpid(),getppid());

       }else

       {

              printf("process in father,pid=%d\t,self'sid=%d\t,father'sid=%d\n",pid,getpid(),getppid());

       }

 

结果如1.png所示

 

 

 

 

 

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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