GCD 与 NSOperationQueue

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本文深入探讨了GCD（Grand Central Dispatch）队列类型，包括全局队列、主队列以及自己创建的队列。阐述了如何利用NSOperationQueue实现并发操作，并解释了主队列与非主队列的区别。

GCD的队列类型

  • 并发队列
    • 自己创建的
    • 全局
  • 串行队列
    • 主队列
    • 自己创建的

NSOperationQueue的队列类型

  • 主队列
    • [NSOperationQueue mainQueue]
    • 凡是添加到主队列中的任务（NSOperation），都会放到主线程中执行
  • 非主队列（其他队列）
    • [[NSOperationQueue alloc] init]
    • 同时包含了：串行、并发功能
    • 添加到这种队列中的任务（NSOperation），就会自动放到子线程中执行
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iOS NSOperationQueue与GCD
u011061397的博客
12-02 870
iOS   NSOperationQueue与GCD NSOperationQueue 是用GCD构建封装的，它是GCD的高级抽象！ 一、对比 1、OC先引入的是NSOperation，iOS4之后引入了GCD和NSOperationQueue，NSOperationQueue内部是用GCD实现的。 GCD是底层的C语言构成的API，而NSOperationQu
一文看懂iOS多线程并发(NSThread、GCD、NSOperation&&NSOperationQueue)
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一万一千字带你进入iOS多线程并发的世界！
hdu 6146
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传送门 Pokémon GO Time Limit: 3000/1500 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 327    Accepted Submission(s): 187 Problem Description 众所
[递推] HDU6146 Pokémon GO
Lynstery's blog
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题意戳这里题解显然要步数最小就是每个格子刚好走一次。 枚举起始位置，然后考虑怎么能怎么走。 大力分类讨论一下可以发现我们只需要知道两个东西就可以了。 一个是 did_i 表示在 2∗i2*i 的网格的右上角，遍历所有的格子一次后停在气势位置下方的方案数。 显然 di=di−1∗2d_i=d_{i-1}*2 . 还有一个是 fif_i 表示在 2∗i2*i 的网格的右上角，遍历所有的格子的方
NSOperationQueue和GCD的区别，以及在什么场合下使用
pilqc2009的专栏
07-03 2445
1> GCD是纯C语言的API 。NSOperationQueue是基于GCD的OC的封装。 2> GCD只支持FIFO队列，NSOperationQueue可以方便设置执行顺序，设置最大的并发数量。 3> NSOperationQueue可是方便的设置operation之间的依赖关系，GCD则需要很多代码。 4> NSOperationQueue支持KVO，可以检测operation是否正
28、异步处理：GCD 与 NSOperationQueue 的应用
blockchain9miner的博客
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推送/后台相关增强方向插件，常见用于改善部分场景下的通知接收体验（受系统与网络环境影响较大）。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
青鸟消防293K接口卡232和485转换
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内容概要：本文系统讲解了目标检测中主流的注意力机制模块（GAM、CBAM、CA、ECA），深入剖析其原理与核心代码实现，并指导如何将这些模块融入YOLOV12模型以提升检测性能。文章从注意力机制的基本思想出发，逐一对各模块进行原理拆解和代码解析，突出其在通道与空间维度上的特征增强策略，随后介绍在YOLOV12中集成注意力机制的具体方法，并通过性能对比帮助读者选择适合应用场景的模块。最后拓展至科研创新方向，鼓励对现有模块进行改进与组合，探索在特定任务中的优化潜力。; 使用场景及目标：①理解GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制的设计思想与实现细节；②掌握将注意力模块集成到YOLOV12等目标检测模型的技术路径；③为科研创新提供思路，如模块融合、结构改进与场景适配； 阅读建议：建议结合提供的代码链接与YOLOV12源码同步实践，在复现过程中调试注意力模块的插入位置与参数设置，深入理解其对模型性能的影响，从而支撑后续的自主设计与创新。
HRMS前端框架-下载即用.zip
01-04
先看效果： https://pan.quark.cn/s/9df2a445ba29 创建 React 应用程序的入门过程是采用引导式设计的。 通过在项目目录内使用脚本，用户能够执行：npm start 命令以在开发环境中启动应用程序。 接着，可以在浏览器窗口中检视应用界面。 倘若对代码进行修改，页面将自动进行刷新。 同时，任何潜在的 lint 错误都会在控制台日志中呈现。 执行npm test 指令，可在交互式监控状态下激活测试运行器。 更详尽的信息请参考指定章节。 使用npm run build 命令，可将应用程序构建至build目录，此过程会在生产模式下正确打包 React 组件，并对构建产物进行优化以实现最佳运行效能。 生成的文件将经过压缩处理，且文件名会包含版本哈希值。 至此，应用程序已具备部署条件！ 具体细节请参阅相关章节。 执行npm run eject 操作时需特别留意：这是一个不可逆的单向过程。 一旦执行eject，将无法复原至原始状态！ 倘若对构建工具及配置选项不满意，用户可选择执行此命令。 该指令将移除项目中的构建依赖项，取而代之的是提供所有配置文件及可执行文件。
基于ODConv动态卷积的YOLOv8改进：复杂场景下高精度目标检测特征提取方法
最新发布
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内容概要：本文详细介绍如何通过引入ODConv（全维度动态卷积）对YOLOv8进行科研级改进，提升其在复杂场景下的特征提取能力与检测精度。文章从ODConv的原理出发，解析其相比传统静态卷积在通道、空间和卷积核三个维度上的动态注意力机制，实现卷积权重的自适应调整，从而增强模型泛化性和特征表达能力。随后提供了完整的代码实现，包括ODConv模块的构建、在YOLOv8中的集成步骤（文件创建、模块导入、结构替换、YAML配置更新），以及训练脚本编写和实验结果评估方法。最后提出多个可拓展的研究方向，如专家数调优、行业定制化应用和多任务融合。; 使用场景及目标：①解决YOLOv8在复杂光照、形变目标等场景下特征提取不足的问题；②实现高精度目标检测模型的科研创新与论文成果产出；③掌握动态卷积技术并应用于其他网络架构的性能优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与流程文档，边实践边学习，重点理解动态注意力机制的设计思想，并在自有数据集上验证ODConv的实际增益效果。
电动车基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）
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【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开，利用Matlab代码实现优化模型，旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电，降低电网负荷波动，提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II，兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标，构建了科学合理的数学模型，并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度；②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究；③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程，重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制，同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析，以深化对优化策略的理解。
GCD与NSOperationQueue死锁检测技巧解析
"多线程编程是现代高性能应用开发中的核心技术之一，尤其在Objective-C环境下，面对iOS与macOS平台复杂的任务调度需求，合理使用GCD（Grand Central Dispatch）和NSOperationQueue不仅能够提升程序响应能力与执行...
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