Boost.Thread 测试实例

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本文通过一个简单的示例介绍了Boost.Thread库在C++中的应用,展示了如何创建和管理多个线程,每个线程负责打印不同语言的问候语。通过调用join函数确保线程执行完毕并融入主线程。

Boost.Thread 测试实例

Boost.Thread 是一个基于 C++11 标准的库,用于多线程编程。它提供了一组可移植、高性能、易用的多线程相关的类和函数。

为了演示 Boost.Thread 的使用方法,我们来撰写一个简单的测试程序。这个程序会创建三个线程,分别打印出 “Hello World!”、“Bonjour le monde!” 和 “Hallo Welt!” 这三句话。每句话都会被不同的线程打印,三个线程并发执行。

以下是示例代码:

#include <boost/thread.hpp>
#include <iostream>

void print_hello()
{
    std::cout << "Hello World!" << std::endl;
}

void print_bonjour()
{
    std::cout << "Bonjour le monde!" << std::endl;
}

void print_hallo()
{
    std::cout << "Hallo Welt!" << std::endl;
}

int main()
{
    boost::thread t1(print_hello);
    boost::thread t2(print_bonjour);
    boost::thread t3(print_hallo);

    t1.join();
    t2.join();
    t3.join();

    return 0;
}
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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