请问如何读写共享内存!(麻烦大侠们了)

dennis80 2004-12-17 08:52:54
在共享内存已经建立且已经边接起来后如何去读写呢,比如:我在共享内存想存入15个数据,如何存入呢,又怎样才能读出来指定的数据库,麻烦大侠给点指导,分不够,再加。
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core 2004-12-17
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共享内存其实就是一块内存地址,只不过其它的进程也可能存取罢了
shmat得到的就是首地址的指针,你把它认为是malloc出来的也没关系,一样用了
yanedanny 2004-12-17
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用结构呀!
hoyt 2004-12-17
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你将指针转换为int,然后访问
就和上面说的 p_map = (people*)shmat(shm_id,NULL,0);
然后 printf( "age %d\n",(*(p_map+i)).age );
的一样

欢迎访问我的个人网站 www.linuxc.net
dennis80 2004-12-17
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如果共享内存中有INT的也其它的类型的情况下怎么办
tengulre 2004-12-17
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我是在www-900.ibm.com看到的.>_<
tengulre 2004-12-17
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/***** testwrite.c *******/
#include <sys/ipc.h>
#include <sys/shm.h>
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>
typedef struct{
char name[4];
int age;
} people;
main(int argc, char** argv)
{
int shm_id,i;
key_t key;
char temp;
people *p_map;
char* name = "/dev/shm/myshm2";
key = ftok(name,0);
if(key==-1)
perror("ftok error");
shm_id=shmget(key,4096,IPC_CREAT);
if(shm_id==-1)
{
perror("shmget error");
return;
}
p_map=(people*)shmat(shm_id,NULL,0);
temp='a';
for(i = 0;i<10;i++)
{
temp+=1;
memcpy((*(p_map+i)).name,&temp,1);
(*(p_map+i)).age=20+i;
}
if(shmdt(p_map)==-1)
perror(" detach error ");
}
/********** testread.c ************/
#include <sys/ipc.h>
#include <sys/shm.h>
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>
typedef struct{
char name[4];
int age;
} people;
main(int argc, char** argv)
{
int shm_id,i;
key_t key;
people *p_map;
char* name = "/dev/shm/myshm2";
key = ftok(name,0);
if(key == -1)
perror("ftok error");
shm_id = shmget(key,4096,IPC_CREAT);
if(shm_id == -1)
{
perror("shmget error");
return;
}
p_map = (people*)shmat(shm_id,NULL,0);
for(i = 0;i<10;i++)
{
printf( "name:%s\n",(*(p_map+i)).name );
printf( "age %d\n",(*(p_map+i)).age );
}
if(shmdt(p_map) == -1)
perror(" detach error ");
}

hbcb 2004-12-17
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用结构来读写比较简单
内容概要:本文提出并实现了一种基于Transform-KAN混合架构的电力负荷预测模型,旨在通过融合Transformer在长序列建模中的注意力机制优势与Kolmogorov-Arnold Network(KAN)在函数逼近方面的高精度非线性拟合能力,显著提升负荷预测的准确性与鲁棒性。研究系统阐述了模型的整体结构设计、输入特征工程、训练流程及关键超参数配置,并利用真实电力系统历史数据进行多步预测实验,验证了该方法在处理非线性、非平稳负荷序列时的优越性能。重点探讨了新型神经网络结构在时间序列预测任务中的创新应用,为复杂电力系统负荷的精准预估提供了有效的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础和机器学习知识,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的研发人员,尤其适合工作1-3年希望深入理解前沿预测模型的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、能源管理系统中对未来电力负荷的精确预测;②探索Transformer与KAN等新兴神经网络模型在实际工业场景中的融合设计与实现方法;③为学术研究提供可复现的高性能负荷预测基准方案。; 阅读建议:此资源以Python代码实现为核心,强调理论与实践相结合,建议读者在学习过程中仔细研读模型架构细节,动手运行并调试代码,结合实验结果深入理解各模块的作用与优化策略,从而全面掌握该先进预测方法的设计精髓。

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