进程与线程

1、什么是进程:

          答:操作系统最核心的概念就是进程。其实进程简单来说就是操作系统中运行的程序,他是操作系统资源管理的最小单位。但是进程是一个动态的实体,他是程序执行的一次执行过程。进程和程序的区别在于:进程是动态的,程序是静态的,进程是运行中的程序,而程序是一些保存在硬盘上的可执行代码。

2、什么是线程:

          答:  线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位。线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。

3、进程与线程的区别:

  • 调度:在传统的操作系统中,CPU调度和分派的基本单位是进程。而在引入线程的操作系统中,则把线程作为CPU调度和分派的基本单位,进程则作为资源拥有的基本单位,从而使传统进程的两个属性分开,线程编程轻装运行,这样显著提高系统的并发行。同一进程中线程的切换不会引起进程的切换,从而避开了昂贵的系统调用,但是在由一个进程中的线程切换到另一个进程中的线程,依然会引起进程切换。
  • 并发行:在引入线程的操作系统中,不仅进程间可以并发执行,而且在一个进程中的多个线程之间也可以并发执行,因而使操作系统具有更好的并发行,从而更有效地提高系统资源和系统吞吐量。
  • 拥有资源:不论是引入了线程的操作系统还是传统的操作系统,进程都是拥有资源的独立单位,他可以拥有自己的资源。一般地说,线程不能拥有资源,但他可以访问其隶属进程的资源,亦即是一个进程的代码段,数据段以及系统资源,可供同一个进程的其他所有线程共享。
  • 独立性:在同一进程中的不同线程之间的独立性要比不同进程之间独立性低得多。这是因为,为了防止进程之间彼此干扰的破坏,每个进程都有一个独立的地址空间和其他资源除了共享全局变量外,不允许其他进程访问。但是同一进程中的不同线程往往是为了提高并发行以及进行相互之间的合作而创建的,他们共享进程的内存地址空间和资源,如:每个线程都可以访问他们所属的进程地址空间的所有地址,如一个线程的堆栈可以被其他线程读写甚至完全清除。
  • 支持多处理机系统:在多处理机系统中,对于传统的进程,即单线程进程,不管有多少处理机,该进程只能运行在一个处理机上。但对于多线程进程,就可以将一个进程中的线程分配到多个处理机上,使他们并行执行,这无疑将加速进程的完成。因此现代处理机OS都无一例外的引入了多线程。

注:1、一个程序至少一个进程,一个进程至少一个线程;

       2、线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高;

       3、进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率;    

       4、每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序                中,由应用程序提供多个线程执行控制;

        5、多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应                    用,来实现进程的调度和管理以及资源分配。

 

 

 

 

 

 

内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术
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