单线程和多线程

本文详细解释了进程和线程的概念,并对比了单线程与多线程的优点和缺点,适用于希望了解这两种基本并发概念的读者。
  1. WHAT
    1.进程:当一个程序开始运行时,它就是一个进程,进程包括运行中的程序和程序所使用到的内存系统资源
    2.线程:线程就是程序中的一个执行流,每个线程都有自己的专有寄存器(栈指针、程序计数器等),但代码是可以共享的,即不同的线程可以执行相同的函数。
    3.多线程:多线程是指程序中包含多个执行流,即在一个程序中可以同时运行多个不同线程来执行不同的任务,也就是说允许单个程序创建多个并执行的线程来完成各自的任务。
  2. PK
Tables单线程多线程
优点①开销小;②资源共享性好。①提高CPU利用率(在多线程程序中,一个线程必须等待的时候CPU可运行其他的线程);②多线程技术使程序的响应速度更快,因为用户界面可以在进行其他工作的同时一直处于活动状态。
缺点CPU不能充分利用①占内存(线程越多,占用越多的内存);②需要CPU时间跟踪线程;③线程之间对共享资源的访问会相互影响,必须解决竞用共享资源的问题;④线程太多会导致控制太复杂,最终可能造成很多Bug(一个线程崩溃可能导致整个进程奔溃)。
备注①可以随时停止任务; ②可以分别设置各个任务的优先级以优化性能。

3. WHEN
①耗时或大量占用处理器的任务阻塞用户界面操作。
②各个任务必须等待外部资源(如远程文件或 INTERNET 连接).

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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