`
IvanLi
  • 浏览: 604423 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

什么是SVR4?我们为什么要选择SVR4?

阅读更多

http://www.lslnet.com/linux/f/docs1/i66/big5430404.htm

 

SVR4 串讲 -1、什么是SVR4,我们为什么要选择SVR4

SVR4是UNIX操作系统的一种新的内核标准,是迄今为止内核版本最新的UNIX

SVR4并不代表一个具体的UNIX变体,而只是一个内核的标准。SVR4有极高的标准性,那意味着你学好了SVR4可以在所有SVR4内核的操作系统上进行统一的操作(不会产生学习了一个UNIX系统还要学习另外的困惑)

SVR4(UNIX System V Release4)是AT&T在1989年首次发行的;SVR4集成SVR3,4BSD,SunOS,以及XENIX的一些特性,还添加了一些新 功能,如实时调度,Korn shell,以及对STREAMS子系统的改进;SVR4是迄今为止最新的UNIX



SVR4的优点如下
1、标准性
  符合SVID(AT&T的System V接口定义)、IEEE POSIX规范,以及X/OPEN财团的X/OPEN可移植导引。
应该说AT&T公司出品的SVR4是UNIX味儿最浓的UNIX。
现在流行的现代UNIX大多都是基于SVR4的。
2、先进性
  AT&T UNIX System V Release4 是迄今为止内核版本最新的UNIX。在这之后USL发行了UNIX SVR4.2,此后又有新的SVR4的发行,其中最新的是SVR4.2/ES/MP。它在SVR4.2的基础上加入了安全性和多处理器的支持,并支持轻量 级进程。(这就是unixware2.1采用的内核)
  SVR4.2支持内模块的动态加载(在系统运行中,内核是可以动态变化的)这意味着改变内核而不需要重新启动计算机。
  另外,SVR4提供了新的图形用户界面(GUI) -- Motif和sun的openlook(openwindow)。
  SVR4.2还增加了对PC新硬件的支持。

3、友好的用户界面
  广大的操作系统爱好者往往喜欢从界面的友好性来评价操作系统。
  对于字符终端用户SVR4提供的是face界面(OAM)。它将常用的系统管理(如添加新用户、备份…)图形化了。还提供了在线帮助(类似于ScoAdmin)
  对于图形终端用户,SVR4提供了openlook标准图形界面。

4、改进的VM(虚拟内存)结构
  SVR4的内存管理不再基于原SVR3中“区”的结构,而采用请求分页技术。SVR4采用双表针时钟的页面置换策略,这样的改进降低了页面失效率。

5、改进的进程管理
  SVR4支持内核线程、用户线程和轻量级进程。SVR4提供了一组系统调用,它是SVR3和BSD信号功能的超集。同时也支持老的不可靠的信号。
  SVR4在进程调度方面做了很多改进,包括:
1)支持要求实时响应的多种应用程序。
2)把调度策略同实现它的机制相分离。
3)应用程序能够控制它的优先级和调度。
4)定义了一个对内核有良好定义接口的调度框架。
5)允许新的调度策略以模块方式加入,包括调度器动态加载的实现。
6)限制临界时间性应用程序的调度延迟。
  在进程通信方面SVR4使用流(STREAMS)作为它的基本框架来实现管道(pipes)和有名管道(FIFO)。SVR4的管道是双向的,可同时进行读写操作。
  在同步方面,加入了多处理机支持。并用自旋锁代替了信号灯。

6、高级文件系统支持
  SVR4除了支持SystemV传统的文件系统s5fs之外,还加入了ufs和vxfs。
  Ufs是伯克利快速文件系统,建立在s5fs的基础之上,增加了硬盘的访问速度,并节省了硬盘空间。这种文件系统支持长文件名(大于14个字符)、符 号连接和原子命名。并支持片段(slice)就是对磁盘块的进一步划分,用mkfs命令创建文件系统时可以指定slice的大小。一般为1,2,4或8。
  Vxfs是Veritas高级文件系统。它是一种日志文件系统,同时提供了许多先进的功能。如系统崩溃的快速恢复、磁盘配额等等。

7、设备管理的改进
  SVR4支持内核模块的动态加载,具有新的设备驱动程序。内核对驱动程序是透明的,大大简化了驱动程序编写的复杂性。

如果您是一位SVR4的爱好者与支持者,您就应该选择SVR4的UNIX操作系统,如SUN 的 Solaris,IBM的AIX,SCO 的 Unixware等等。

分享到:
评论
1 楼 travellers 2012-01-16  
有SVR6了,为什么很多还在使用SVR4呢?

相关推荐

    SVR_SVR模型保存_svr预测_SVR_SVR回归预测_wordsrt_

    接下来,我们要讨论如何建立SVR模型。这通常涉及选择合适的核函数,如线性、多项式或径向基函数(RBF)。RBF是最常用的一种,因其在处理非线性问题时表现出色。在Python的scikit-learn库中,可以使用`sklearn.svm....

    python_SVM_svrpython_SVR回归预测_SVR_svr预测

    当我们将SVM应用于回归问题时,我们称之为支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)。在Python中,可以使用Scikit-learn库来实现SVR。 首先,让我们深入了解SVM的基本概念。SVM通过构建非线性决策边界(通过...

    matlabsvr代码.rar_MATLAB实现SVR_SVR代码_svr matlab代码_svr模型代码_svr程序

    svr源程序,输入到matlab中进行svr回归模型建立与分析

    SVR简明版SVR

    此外,文档提到通过使用核函数(kernel function)可以将线性SVR扩展为非线性系统。核函数允许我们在高维空间中进行线性分割,而无需显式地映射输入数据到高维空间。核函数的使用在处理非线性可分的数据时非常有用,...

    GWO_SVR_gwo_SVR_算法SVR_灰狼算法_灰狼预测

    在"灰狼算法优化的支持向量回归"(GWO_SVR)中,灰狼算法被用来优化SVR模型的参数选择,如惩罚系数C和核函数参数γ。这些参数的选择对SVR的性能至关重要,但往往存在多峰性和复杂的优化空间,人工难以找到最佳组合。...

    Python_avoidxy8_svrpython_python回归svr_SVR_SVR

    在本项目中,我们主要探讨的是使用Python编程语言进行支持向量回归(Support Vector Regression, 简称SVR)的建模与参数优化。"Python_avoidxy8_svrpython_python回归svr_SVR_SVR"这个标题暗示了我们的工作重点是...

    svm_SVR预测_svm回归_svr预测_管道腐蚀_SVR_

    通过`sklearn.svm.SVR`类,我们可以创建一个SVR实例,并使用`fit()`方法拟合数据,`predict()`方法进行预测。此外,Scikit-learn还提供了`GridSearchCV`工具进行参数网格搜索,自动找到最佳的C和ε组合。 总之,...

    python_SVM_svrpython_SVR回归预测_SVR_svr预测_源码.zip

    使用Scikit-Learn的SVR,我们需要导入`svm`模块,然后创建`SVR`对象,设置合适的参数(如核函数、C惩罚参数、ε松弛变量等),并用训练数据拟合模型。预测新数据时,只需调用模型的`predict()`方法。 以下是一些...

    Python_avoidxy8_svrpython_python回归svr_SVR_SVR_源码.zip

    标题中的"Python_avoidxy8_svrpython_python回归svr_SVR_SVR_源码.zip"暗示了这个压缩包包含的是关于Python编程语言的源代码,特别涉及支持向量机(SVM)回归模型的实现,即Support Vector Regression (SVR)。SVR是...

    Matlab实现EMD-GWO-SVR、EMD-SVR、GWO-SVR、SVR时间序列预测(完整源码和数据)

    Matlab实现EMD-GWO-SVR、EMD-SVR、GWO-SVR、SVR时间序列预测(完整源码和数据) Matlab实现EMD-GWO-SVR、EMD-SVR、GWO-SVR、SVR时间序列预测(完整源码和数据) 经验模态分解结合灰狼算法优化支持向量机、经验模态...

    OnlineSVR.zip_Matlab SVR_OnlineSVR_SVR_svr matlab_在线SVR

    4. 可能需要设定一个学习率衰减策略,以防止过拟合或早熟。 5. 在一定条件下,如达到预设迭代次数或模型收敛,停止学习过程。 这个“OnlineSVR”文件可能包含了实现上述过程的Matlab脚本和函数。使用者可以通过调用...

    ARIMA与SVR.zip_SVR_SVR 预测_arima_数据预测_预测

    ARIMA(自回归整合滑动平均模型)与SVR(支持向量回归)是两种广泛应用于时间序列预测的统计和机器学习方法。本项目旨在利用这两种技术对一组特定的数据进行预测,并对比它们的预测效果。 ARIMA模型是时间序列分析...

    SVR.zip_SVR参数_SVR如何训练_svr 自动测试_svr模型的优点_svr预测

    训练SVR模型做预测,可调整训练集和测试集比例及SVR参数,预测性能用MAP反映

    【SVR预测】基于差分进化算法优化SVR实现数据预测附matlab代码.zip

    尽管这里未直接涉及神经网络,但理解其工作原理可以帮助我们更好地理解SVR。 “信号处理”是提取、分析和操作信号的技术,可能与数据预处理相关,为SVR提供合适的输入。元胞自动机(Cellular Automata, CA)是一种...

    svr_pso_psosvr_regressionpso_PSO-SVR_psosvr_SVR

    通常,这样的代码会包括初始化粒子群、定义适应度函数(以SVR的预测误差为基础)、更新粒子的速度和位置规则,以及终止条件等关键步骤。 总结一下,这个项目的核心是利用粒子群优化算法(PSO)来优化支持向量回归...

    SVR时间序列数据预测(数据+代码)

    本项目提供的"SVR时间序列数据预测(数据+代码)"涵盖了使用支持向量回归进行时间序列预测的全过程,包括数据预处理(滑动窗口和切片)、模型选择(SVR)、参数调优(网格搜索和交叉验证)、模型训练与保存、以及...

    GWO_SVR优化_SVR_改进灰狼算法_改进灰狼_灰狼算法_

    标题中的"GWO_SVR优化_SVR_改进灰狼算法_改进灰狼_灰狼算法_"表明我们将探讨一种利用改进灰狼优化算法(Improved Grey Wolf Optimizer, IGWO)来优化支持向量机(Support Vector Regression, SVR)的方法。...

    b.rar_Matlab SVR_SVR_SVR matlab_svr matlab_svr-car

    标题中的“b.rar_Matlab SVR_SVR_SVR matlab_svr matlab_svr-car”指出这是一个与Matlab相关的压缩包,特别涉及支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的回归模型——支持向量回归(Support Vector Regression, ...

    SVR_fitting_大数据拟合_SVR参数优化_SVR_支持向量机_优化SVR_

    在`SVR_fitting.py`文件中,我们可能看到如下代码结构: 1. 导入必要的库,如`sklearn`用于SVM和数据预处理,`numpy`和`pandas`用于数据操作。 2. 加载大数据集,可能需要分块读取或使用内存映射。 3. 数据预处理,...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics