多线程程序设计学习

http://www.cnblogs.com/cs-jin-note/archive/2012/10/30/2746468.html

http://wenku.baidu.com/view/0643867e8e9951e79b89273d.html

1、什么是多线程:
《百度百科》:每个正在系统上运行的程序都是一个进程。每个进程包含一个到多个线程。进程也可能是整个程序或者部分程序的动态执行。
线程是一组指令的集合,或者是程序的特殊段,它可以在程序里独立执行。也可以把它理解为代码运行的上下文,所以线程基本上是轻量级的进程,它负责在单个程序里执行多任务。通常由操作系统负责多个线程的调度和执行。
线程是程序中一个单一的顺序控制 流程,在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作,称为多线程。
线程和进程的区别在于,子进程和父进程有不同的代码和数据空间,而多个线程则共享数据空间,每个线程有自己的执行堆栈和程序计数器为其执行上下文,多线程主要是为了节约CPU时间,发挥利用共享空间

        优点:共享空间        通信方便
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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