这个信号量理解起来是有点不容易啊，我看书看了好几遍才知道怎么回事。在讲这一节信号量之前，我还是想先说几个小知识点，这也是我在学习完后最终理解的“精华”，哈哈！ 信号量是干啥的？  信号量就是用来解决进程...

实验要求我们用C语言在Linux操作系统下利用信号量函数和共享内存函数实现经典的生产者消费者问题。也借此博客把所学知识记录下来。实验要求如下： 在Linux操作系统下用C实现经典同步问题:生产者—消费者，...

（2）若商场试衣间可以有3个试衣间，可以同时供3个人使用，其他人必须等到其中的试衣间没人才能使用。 （3）但是像走廊，不是临界资源，可以同时由多人同时通行。 2、临界区：访问临界资源的代码段。 3、原子操作...

一、什么是信号量？ 信号量的本质就是计数器，记录临界资源的数目，用来协助进程同步互斥的访问临界资源。为什么不在进程中定义一个全局变量作为计数器呢？两个进程间的地址空间是各自独立的，各自有各自的虚拟内存...

信号量 #include <sys/types.h> #include <sys/ipc.h> #include <sys/sem.h> int semget(key_t key, int nsems, int semflg); //创建/打开信号量集 //参数一：起个名 //参数二：信号量集合中信号...

信号量函数由semget、semop、semctl三个函数组成。下面的表格列出了这三个函数的函数原型及具体说明。 1. semget函数原型 semget(得到一个信号量集标识符或创建一个信号量集对象) 所需头文件 ...

信号量函数由semget、semop、semctl三个函数组成。下面的表格列出了这三个函数的函数原型及具体说明。 1. semget函数原型 semget(得到一个信号量集标识符或创建一个信号量集对象) 所需头文件 #...

信号量特点 本质是一个计数器，内存中有...semctl——控制信号量 semop——对信号量进行PV 操作 一、semget——创建信号量 表头文件 #include <sys/types.h> #include <sys/ipc.h> #include <sys/sem.

​信号量概念信号量本质上是一个计数器（不设置全局变量是因为进程间是相互独立的，而这不一定能看到，看到也不能保证++引用计数为原子操作）,用于多进程对共享数据对象的读取，它和管道有所不同，它不以传送数据为...

一、信号量介绍 作用：实现进程间的同步和互斥。 信号量，确切地说是信号量集，集合里有≥1个信号量成员。可以把信号量集比作数组，信号量当做数组用的元素。 但是，常用的信号量集都只有一个信号量成员。所以，平常...

信号量主要用于进程间同步，...信号量数据结构struct sem：信号量集合使用指针指向一个由数组组成的信号量单元，在此信号量单元中存储了各信号量的值。 它们的定义： 信号量集合数据结构： struct semid_ds{ st...

转自... ... 信号量的操作——semop函数 信号量的值与相应资源的使用情况有关，当它的值大于 0 时，表示当前可用的资源数的数量；当它的值小于 0 时，其绝对值表示等待使用该资源的...

Linux进程间通信之信号量(semaphore)是变量，是一种特殊的变量。它紧取正值。对信息号量的操作只有2中：等待(wait)发送信号(signal)信号量比较难理解。下面我们一个个的看一下各个函数。与信号量处理的函数有：...

信号量是一个计数器。可以用于多进程也可以用于... 要访问受保护的资源的进程或者线程试图对信号量的值减1，如果信号量的值现在不可用，即信号量为0，减1操作将被阻塞（休眠），直到信号量大于0时，才会得以继续执行。

2.3 初始化信号量semctl 3 信号量的使用实践 0 引言 前面几篇博客中介绍了进程间通信方式（有名管道、无名管道、消息队列、信号）都存在一个问题，存在多个进程同时访问一个资源的可能，在一些米面临关键数据临界...

这篇文章将讲述别一种进程间通信的机制——信号量。注意请不要把它与之前所说的信号混淆起来，信号与信号量是不同的两种事物。下面就进入信号量的讲解。 一、什么是信号量 为了防止出现因多个程序同时访问一个共享...

简单介绍这是我开这个栏目的第一篇文章，顺序也不是按照《Unix网络编程》（一些简称网编）的章节顺序往...我们讨论的信号量一般都包括二值信号量和计数信号量，而提及System V信号量时指的是计数信号量集，但是提及Poix

信号量函数：semget() semop()semctl()1.semget()创建一个新的信号量集，或者存取一个已经存在的信号量集；原型：int semget(key_t key,int nsems,int semflg);返回值：如果成功，则返回信号量集的IPC标识符。...

代码000：叮铃铃，摇晃的铃铛。PV操作，生产者，消费者。 int semget(key_t key,int nsems,int semflg);//得到关键做名字，须定个数许定权。...int semctl(int semid,int semnum,int cmd,union semun);//控制标...

Linux进程通信之信号量 信号量(semaphore)是变量，是一种特殊的变量。它紧取正值。对信息号量的操作只有2中： 等待（wait）和发送信号（signal）. 信号量比较难理解。下面我们一个个的看一下各个函数。 ...

Linux IPC 信号量什么是信号量信号量的分类原语信号量PV操作的原语描述P原语（申请资源）操作V原语（释放资源）操作PV原语的执行顺序PV原语如何实现互斥访问System V IPC：信号量函数...什么是信号量 ...

@[toc]一、信号量的概念信号量（信号灯）本质上是一个计数器，用于协调多个进程（包括但不限于父子进程）对共享数据对象的读/写。它不以传送数据为目的，主要是用来保护共享资源（信号量、消息队列、socket连接等...

使用信号量对共享资源进行控制之后，进程想要获取共享资源。进程需要执行下列操作： （1）检测控制该资源的信号量 （2）若此信号量的值为正，则进程可以使用该资源。进程将信号量值减1，表示他使用了一个资源单位...

信号量 信号量（Semaphore）是一种用于实现计算机资源共享的IPC机制之一，其本质是一个计数器。信号量是在多进程环境下实现资源互斥访问或共享资源访问的方法，可以用来保证两个或多个关键代码段不被并发调用。在...

信号量操作函数3.1 创建信号量数组3.2 信号量控制函数3.3 信号量操作函数04. 程序示例05. 附录 01. 信号量概述 信号量广泛用于进程或线程间的同步和互斥，信号量本质上是一个非负的整数计数器，它被用来控制对公共...

* sem_id : 信号量键值, 一个唯一的非零整数, 不同的进程可以通过它访问同一个信号量。 * num_sems : 信号量数目, 它几乎总是取值为1. * sem_flags: 它低端的9个比特是该信号量的权限，其作用类.

注重实践，剔除繁琐的理论，通过案例讲解我们常用的知识点，各个知识点之间相对独立，不用担心某一个知识点学不会而耽搁学其他的知识点。轻轻松松入门Groovy。 每一个学员都能掌握Groovy的基本用法。

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【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）。