39、进程间通信:管道与FIFO的深入探究

进程间通信:管道与FIFO的深入探究

1. 父子进程与管道的结合

在使用管道进行进程间通信时,我们可以让子进程运行与父进程不同的程序,这需要借助 exec 调用。但新的 exec 进程需要知道要访问的文件描述符,因为 exec 调用后原进程被新进程替换,无法直接获取之前的文件描述符信息。解决办法是将文件描述符作为参数传递给新的 exec 程序。

下面是具体示例:
- pipe3.c(数据生产者)

#include <unistd.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main()
{
    int data_processed;
    int file_pipes[2];
    const char some_data[] = "123";
    char buffer[BUFSIZ + 1];
    pid_t fork_result;
    memset(buffer, '\0', sizeof(buffer));
    if (pipe(file_pipes) == 0) {
        fork_result = fork();
        if (fork_result == (pid_t)-1) {
            fprintf(stderr, "Fork failure");
 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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