到底还要不要学习System V IPC?

Linux/Unix社区 > 应用程序开发区 [问题点数:100分,结帖人lw1a2]
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黄花 2005年12月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
System V IPC概述

1.System V引入了三种高级进程间的通信机制:消息队列、共享内寸和信号量 IPC对象(消息队列、共享内存和信号量)存在于内核中而不是文件系统中,由用户控制释放,不像管道的释放由内核控制 IPC对象通过其标识符来...

Unix C学习System V IPC——共享内存

System V IPC机制简介 System V IPC 之消息队列 (一)System V IPC System V 引入了三种高级进程间通信机制:消息队列、共享内存和信号量 IPC 对象(消息队列、共享内存和信号量)存在于内核中而不是文件系统中...

Linux System V IPC

Linux下的进程通信基本上是从Unix平台上的进程通信手段继承而来的。而对Unix发展做出重大贡献的两大主力AT&T的贝尔实验室及BSD(加州大学伯克利分校的伯克利软件发布中心)在进程间通信方面的侧重点有所不同。...

System V 3种IPC 简介

 System V(“系统五”)系统上发明了三种IPC机制(消息队列、信号量和共享内存),通常称为System V IPC。又因为后来被收录到Unix的XSI标准之中故又称为XSI IPC。所以当你看到System V IPC 和 X

System V IPC概述[转载]

1.System V引入了三种高级进程间的通信机制:消息队列、共享内寸和信号量  IPC对象(消息队列、共享内存和信号量)存在于内核中而不是文件系统中,由用户控制释放,不像管道的释放由内核控制  IPC对象通过其...

System V IPC 之信号量

本文继《System V IPC 之共享内存》之后接着介绍 System V IPC 的信号量编程。在开始正式的内容前让我们先概要的了解一下 Linux 中信号量的分类。 信号量的分类 在学习 IPC 信号量之前,让我们先来了解一下 Linux ...

System V IPC

System V IPC 1、概述 System V IPC共有三种类型:System V消息队列、System V 信号量、System V 共享内存区。 System V IPC操作函数如下:2、key_t键和ftok函数 三种类型的IPC使用key_t值作为他们的名字,...

进程学习:进程间通信(system v IPC)2.共享内存

1.共享内存与消息队列、管道的区别: 消息队列、管道中的数据读取之后就没有了; 共享内存中的数据无论读取多少次,都还会在里面; 2.共享内存读取相对于消息队列与管道来说,效率最高,直接对指向共享内存的指针...

细说linux IPC(五):system V共享内存

【版权声明:尊重原创,转载请保留... system V共享内存和posix共享内存类似,system V共享内存是调用shmget函数和shamat函数。  shmget函数创建共享内存区,或者访问一个存在的内存区,类似系统调用共享内存的ope

System V三种IPC编程巧学巧记

System V(“系统五”)系统上发明了三种IPC机制(消息队列、信号量和共享内存),通常称为System V IPC。 C语言是一门面向过程的语言,与OO语言不同,它没有做到数据和操作的封装。因此在编写C语言程序的时候暴露在...

多进程多线程简单说明,System V IPC 简介(本机IPC)【linux】(zz)

多进程多线程简单说明涉及管道通信的多进程和多线程说明对比多进程和多线程各自使用的场合线程进程System V IPC(本机IPC)有关System V IPCSystem V IPC的特点管道(原始IPCSystem V IPC使用System V IPC时,不...

删除共享内存_SystemV IPC通信共享内存

但是任何事情都是有代价的:代理人机制使得他们的效率都不高,因为两个进程的数据传递并不是直接了当的,而是经过内核的辗转接力的,因而他们都不适合用来传输海量数据。而能解决这个问题的,就...

linux基础编程:进程通信之System V IPC:消息队列,信号量,共享内存

Linux下的进程通信基本上是从Unix平台上...前者对Unix早期的进程间通信手段进行了系统的改进和扩 充,形成了“system V IPC”,通信进程局限在单个计算机内;后者则跳过了该限制,形成了基于套接口(socket)的进程间通

华清远见嵌入式学习day18——System V IPC

消息队列、共享内存、信号量集 【1】命令 ipcs -l 查看IPC对象的属性 ipcs -m 查看共享内存的标识符 ipcs -q 查看消息队列的标识符 ipcs -s 查看信号灯集的标识符 ipcrm -m...

UC学习day15 线程同步之信号量 system v ipc 共享内存

一 线程同步之信号量 #include <semaphore.h> int sem_init(sem_t *sem,int pshared, ...sem: 指定了初始化的信号量的地址 pshared: 0 多线程 非0 多进程 value:指定了信号量的个数 返回值: 成功 0 错误 -1...

System V中的进程间通信机制

1.System V引入了三种高级进程间的通信机制:消息队列、共享内寸和信号量 IPC对象(消息队列、共享内存和信号量)存在于...2. System V IPC对象的访问 IPC对象时全局对象,可用ipcs,ipcrm等命令查看或删除 ipcs...

IPCSystemV

svipc - System V ...linux实现的System V interprocess communication (IPC)机制包含消息队列(message queues),信号集(semaphore sets),和共享内存(shared memory segments)。 man 7 svipc 在新的应用...

Linux编程学习--进程间通讯(二)System V IPC

SYSTEM V IPC 基本概念

发信人: ben (ben), 信区: Linux标 题: LPG 6.4.1 SYSTEM V IPC 基本概念发信站: 逸仙时空 Yat-sen Channel (Sat Dec 25 02:23:46 1999), 站内信件6.4.1 基本概念 在SYSTEM V,AT&T中引入的IPC(交互进程

IPC(SystemV) 之 消息队列

消息队列

细说linux IPC(十):system V 消息队列

【版权声明:尊重原创,转载请保留出处:blog.csdn.net/shallnet 或 .../gentleliu,文章仅供学习交流,请勿用于商业用途】  system V消息队列和posix消息队列类似,linux系统这两种消息队列都支持。先来看...

System V IPC概述(信号信,消息队列,共享内存)

1.System V引入了三种高级进程间的通信机制:消息队列、共享内寸和信号量  IPC对象(消息队列、共享内存和信号量)存在于内核中而不是文件系统中,由用户控制释放,不像管道的释放由内核控制  IPC对象通过其...

进程学习:进程间通信(system v IPC)1.消息队列

消息队列与管道的异同点: 消息队列与管道的相同点: 1.都是利用内核的1G空间来通信(如图);...ftok用于IPC通信(消息队列,共享内存,信号灯) ftok,确保两个进程打开的是同一个消息队列;ftok可以产生一个唯

linux 信号量_SystemV IPC通信信号量

1信号量的认知Linux 中用到的信号量有 3 种:ststem-V 信号量、POSIX 有名信号量和 POSIX 无名信号量)。他们虽然有很多显著不同的地方,但是最基本的功能室一致的:用来表征一种资源的数量,当多个进程或者线程争夺...

Linux 下 IPCSystem V 共享内存的使用和原理初探

总结一下最近对于共享内存的学习, 可能比较浅显或者有疏漏, 欢迎指正! 原理初探 我们知道, 进程空间相互隔离, 互相对立, 但是共享内存允许多个进程可以访问同一块内存来达到进程间通信的目的. 共享内存是最高效的 ...

嵌入式学习DAY27 --- System V 共享内存 ,POSIX 信号量 ,POSIX 消息队列

嵌入式入门学习笔记,遇到的问题以及心得体会! DAY27 概述: 一、System V 共享内存 二、POSIX 信号量 三、POSIX 消息队列 笔记: 注意: 不论是怎样的通信,只要牵扯公共资源 读读不互斥 读写互斥 写写互斥 一、...

Systemv 和Posix的主要功能和定义

当我们在linux系统中进行进程间通信时,会发现例如共享内存,信号量,消息队列等方式时,会发现有System v以及POXIS两种类型。因此,我们探究一下System v和POXIS到底代表着什么意义。

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

多变量线性回归:预测波士顿的房价.ipynb

代码文件与B站上的视频教程同步,记录完整的模型分析建模过程,还有注意事项,包括我自己走的弯路,代码内容与接下来我要发布的博客同步。

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