Task12.复杂矩阵

最新推荐文章于 2024-12-20 16:03:48 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-20 16:03:48 发布 · 370 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

线性规划-pulp-复杂矩阵
u010277233的博客
04-07 5403
线性规划-pulp-复杂矩阵 1. 简介-线性规划 在数学中，线性规划（Linear Programming，简称LP）特指目标函数和约束条件皆为线性的最优化问题。线性规划是最优化问题中的一个重要领域。在作业研究中所面临的许多实际问题都可以用线性规划来处理，特别是某些特殊情况。最简单情况就，解线性方程组。 举个最简单的例子: 工厂生产A和B两种物品，需要原料配比分别是1：2：1和2：1：3. 现...
UML概要基础知识(待完善)
qq_43506805的博客
03-19 1253
记录—UML Written by guppy. version: 0.3  1. 概述 ​ OOA（面向对象分析）为上世纪七十年代末期面向对象运动兴起所诞生，在最初面向对象进入的领域是编程领域，面向对象语言Smalltalk诞生，但软件分析与设计还是以结构化的面向过程方法为主。后面许多面向对象大师创建了自己的面向对象分析方法，随方法不同但理念相通。 ​ 有三位面向对象大师决定将其他们各自的方法统一起来，在1995年10月推出了第一个版本，称为“统一方法”（U
一个难解的矩阵问题~~求解
weixin_34186931的博客
07-07 111
昨晚在一QQ群里,碰到有网友问这样一个问题,如何在控制台上输出如下图形： 他个人给出的程序是： using System;using System.Collections; namespace liuyue{ public class Hello{ public static void Main(){ int x = 10;for(int i ...
Task11.矩阵
advfeng的博客
11-03 148
行列式 转置 pascal矩阵 矩阵大小 矩阵的秩 对角矩阵
MATLAB中的复杂矩阵输入问题
zhizhirookie的博客
10-09 1609
MATLAB中的复杂矩阵输入问题 #如图矩阵 如何在MATLAB中输入，作为一个初入matlab的萌新。。。真的难到了诶 ZHO G
UserTask.java
08-20
多线程处理类，android,UserTask
矩阵运算的复杂度分析(Complexity Analysis of Matrix Operations)：中英双语
阿正的梦工坊
12-20 1972
we will explore the computational complexities of basic matrix operations such as matrix addition, scalar multiplication, matrix transposition, and matrix-vector multiplication
taskMap.rar_任务监控_多任务编程
07-15
MATLAB，全称“矩阵实验室”，是一款强大的数学计算软件，也支持编写复杂的应用程序。 `taskMap.m`是压缩包中的主要文件，可以推测这是一个MATLAB脚本或函数，用于可视化地监控和管理多任务编程环境中的任务状态。...
C#实验--- A.3 矩阵并行计算练习
05-26
总之，C#的并行计算能力使得矩阵运算的性能得到显著提升，为处理大数据和复杂计算问题提供了有力支持。通过深入理解和实践“C#实验--- A.3 矩阵并行计算练习”，学生将能够掌握并行编程的关键技术和技巧，为未来的...
Computational-Dynamics-Task-main.zip
08-12
首先，文件标题“Computational-Dynamics-Task-main.zip”表明这是一个与计算动力学相关的任务包。计算动力学是应用数学和物理学的一个分支，它主要研究如何通过数学建模和数值方法来分析和解决物理系统动力学问题。...
精选资源
initRandomMat_调度负载_负载均衡_matlab遗传算法_任务分配_假设n个task.zip
10-10
- 初始化随机矩阵的函数`initRandomMat`，可能用于生成初始的任务分配方案。 - 遗传算法的实现，包括编码、解码、选择、交叉和变异操作。 - 相关的评估函数，用于衡量任务分配方案的效果，比如平均负载、响应时间等...
数学中的各种矩阵大总结
热门推荐
白马负金羁
07-04 5万+
作为线性代数的重要研究内容，矩阵在图像处理等领域也有着非常重要的应用价值。很多特殊矩阵，常常令人眼花缭乱，例如：Toeplitz 矩阵、Hermitian 矩阵、Circulant 矩阵、Unitary 矩阵、Hessian 矩阵、Vandermonde 矩阵和Fourier矩阵等。本文将一一解析这些特殊矩阵，并在最后讨论循环矩阵的傅里叶对角化问题，这也是图像处理与机器视觉中一个应用广泛的数学知识
Task类使用总结
weixin_33941350的博客
12-27 1075
由于Framework 4.0和Framework 4.5对Task类稍微有些不同，此处声明以下代码都是基于Framework 4.5 Task类和Task<TResult>类，后者是前者的泛型版本。TResult类型为Task所调用方法的返回值。 主要区别在于Task构造函数接受的参数是Action委托，而Task<TResult>接受的是Func<TRes...
13.activiti工作流-用户任务（userTask，即用户操作的任务）
叶为正的博客
06-03 1万+
1.流程图2.分配个人任务方式一（直接指定办理人）1：流程图中任务节点的配置 2：测试代码：ProcessEngine processEngine = ProcessEngines.getDefaultProcessEngine(); //部署流程定义，启动流程实例 @Test public void testTask() throws Exception { /
06-用户任务（userTask）
HJ的技术博客
12-10 3767
用户任务（userTask）1. 个人任务1.1 分配个人任务方式一（直接指定办理人）1.2 分配个人任务方式二（使用流程变量）1.3 分配个人任务方式三（使用类）1.4 个人任务总结2. 组任务2.1 分配组任务方式一（直接指定办理人）2.2 分配个人任务方式二（使用流程变量）2.3 分配个人任务方式三（使用类）24 组任务总结3. 角色任务 1. 个人任务 流程中的某个任务由指定的user来执...
软件需求管理
qq_46126537的博客
04-02 1万+
软件需求
activiti（九）个人任务userTask
sdaujsj1的博客
03-31 1108
activiti分配个人任务方式 第一种 直接指定办理人 一般不这么用 不够灵活 第二种 使用流程变量 package cn.panda.k_personalTask; import java.io.InputStream; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; im...
线性代数之各种各样的矩阵
tyxr
02-19 1万+
线性代数之各种各样的矩阵Tags: matrix, linear algebra矩阵家族成员非常多，本文主要记录了我遇到过的矩阵(前面的文章所提到的矩阵，在这里就不重复列举了)。以后见识了新的矩阵时，会继续扩充本文。(以下知识均查阅了wikipedia。单词的中文翻译查的是有道词典。)余子式、代数余子式、代数余子式矩阵 Minor、Cofactor、Cofactor Matrixwiki: htt...
机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用
weixin_33854644的博客
01-19 9552
版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com。也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言： 上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去...
await Task.Run
最新发布
11-26
<think> 我们正在讨论C#中的`await Task.Run`的使用方法、原理及应用场景。根据用户提供的引用，特别是引用[1]和引用[3]的内容，我们可以得知： - `Task.Run`主要用于CPU密集型任务，而不适合I/O密集型任务（引用[1]）。 - 在异步编程中，使用`async/await`可以避免线程阻塞，提高资源利用率（引用[1]）。 - 引用[3]展示了两种调用方式：一种是使用`t.Start()`并返回任务（模拟异步调用），另一种是使用`t.RunSynchronously()`（同步运行任务）。 现在，我们将详细解释`await Task.Run`的使用方法、原理和应用场景。 ### 1. 使用方法 `Task.Run`是一个将工作推送到线程池线程的方法，通常与`await`一起使用以实现异步操作。基本语法如下： ```csharp // 定义一个方法，内部使用Task.Run来执行耗时操作 public async Task DoWorkAsync() { // 使用Task.Run将CPU密集型工作放到线程池线程 await Task.Run(() => { // 这里是耗时的CPU密集型操作 for (int i = 0; i < 1000000; i++) { // 模拟计算 } }); // 后续操作... } ``` ### 2. 原理 - **线程池任务调度**：`Task.Run`将指定的工作项（委托）排队到线程池的队列中，由线程池中的线程执行。当工作完成时，任务标记为完成，并可能触发后续操作（通过await之后的代码继续执行）。 - **状态机**：当编译器遇到`async/await`关键字时，会将方法重写为一个状态机（引用[2]）。每次遇到`await`表达式，状态机会记录当前状态并返回。当等待的任务完成时，状态机恢复执行。 - **避免阻塞UI线程**：在UI应用程序中，将CPU密集型任务放在`Task.Run`中执行，然后使用`await`等待，可以释放UI线程，使其保持响应。 注意：引用[1]强调，对于I/O密集型操作（如数据库访问、网络请求），应该使用异步API（如`HttpClient.GetAsync`、`SqlCommand.ExecuteReaderAsync`）而不是`Task.Run`，因为异步I/O操作在等待期间不会占用任何线程。 ### 3. 应用场景 #### 适合使用`Task.Run`的场景（CPU密集型） - 复杂的数学计算（如矩阵运算、图像处理） - 大型数据集的排序或处理 - 长时间运行的循环 #### 不适合使用`Task.Run`的场景 - I/O操作（如文件读写、网络请求、数据库访问）：应使用内置的异步方法（如`FileStream.ReadAsync`、`HttpClient.GetAsync`）[^1]。 - 非常短暂的操作：使用`Task.Run`的开销可能超过收益。 ### 4. 错误使用示例（根据引用[1]纠正） 以下是不正确的用法，因为I/O操作应该使用异步API而不是包裹在`Task.Run`中： ```csharp // 错误：使用Task.Run包装同步I/O操作 await Task.Run(() => File.WriteAllText("file.txt", content)); ``` 正确做法是使用异步API： ```csharp // 正确：使用异步I/O API await File.WriteAllTextAsync("file.txt", content); ``` ### 5. 与直接使用`Task`的比较 引用[3]中展示了两种创建任务的方式： - `t.Start()`：任务被安排到线程池，异步执行。 - `t.RunSynchronously()`：任务在当前线程同步执行。 而`Task.Run`相当于第一种方式，它自动启动任务并返回该任务。 ### 6. 注意事项 - **上下文切换**：频繁使用`Task.Run`可能导致线程池过载和上下文切换开销，需合理控制任务粒度。 - **死锁风险**：在同步上下文中（如UI线程或ASP.NET请求上下文）使用`.Result`或`.Wait()`可能导致死锁，应始终使用`await`。 - **异常处理**：使用`try-catch`捕获`await`后的异常。 ### 示例：在WPF应用程序中使用`Task.Run` ```csharp private async void Button_Click(object sender, RoutedEventArgs e) { // 在后台线程执行CPU密集型工作 await Task.Run(() => { // 模拟长时间计算 double result = 0; for (int i = 0; i < 100000000; i++) { result += Math.Sin(i); } }); // 完成后回到UI线程更新界面 textBlock.Text = "计算完成"; } ``` ### 总结 - **核心原则**：CPU密集型任务用`Task.Run`，I/O密集型任务用原生异步API[^1]。 - **机制**：`Task.Run`将工作卸载到线程池线程，`await`实现非阻塞等待。 - **目标**：提升应用程序响应能力，高效利用系统资源。 §§相关问题§§ 1. 如何区分CPU密集型和I/O密集型任务？ 2. 在ASP.NET Core中使用`Task.Run`会有什么问题？ 3. 如何优化长时间运行的CPU密集型任务？ </think> ### `await Task.Run` 深入解析 #### **一、核心原理** 1. **异步执行机制** ```csharp await Task.Run(() => CPUIntensiveWork()); ``` - `Task.Run` 将代码封装成任务并推入**线程池队列** - `await` 释放当前线程，任务完成后**自动恢复上下文**[^2] - 状态机通过 `TaskAwaiter` 管理执行状态（0,1,2...表示不同等待点）[^2] 2. **线程资源模型** - **CPU密集型任务**：线程池线程执行计算 - **I/O密集型任务**：线程在等待I/O完成时被**阻塞浪费**（不推荐使用）[^1] ```mermaid graph LR A[调用await Task.Run] --> B{任务类型} B -->|CPU密集型| C[线程池执行计算] B -->|I/O密集型| D[线程阻塞等待 → 资源浪费] ``` --- #### **二、正确使用场景** | 场景类型 | 使用建议 | 示例代码 | |-------------------|------------------------------|------------------------------| | **CPU密集型计算** | ✅ 推荐使用 | `await Task.Run(MatrixMultiply)` | | **I/O操作** | ❌ 避免使用（用原生异步API） | `await File.WriteAllTextAsync()` | | **混合操作** | ⚠️ 仅包裹CPU部分 | 见下方代码示例 | **混合操作示例**： ```csharp // 正确做法：分离CPU和I/O操作 public async Task ProcessDataAsync() { // I/O操作使用原生异步API var data = await File.ReadAllTextAsync("data.json"); // 仅CPU密集型部分用Task.Run var result = await Task.Run(() => AnalyzeData(data)); // 异步保存结果 await SaveToDatabaseAsync(result); } ``` --- #### **三、与直接创建Task的区别** 引用[3]中的两种实现方式： ```csharp // 方式1：异步执行（等效于Task.Run） Task AsyncFuncInternalCallWithAwait() { Task t = new Task(actualTask); t.Start(); // 线程池异步执行 return t; } // 方式2：伪异步（同步阻塞） Task AsyncFuncInternalCallWithoutAwait() { Task t = new Task(actualTask); t.RunSynchronously(); // 在当前线程同步执行 return t; } ``` **关键区别**： - `Task.Run` = `new Task()` + `Start()` + **线程池调度** - `RunSynchronously()` 会阻塞当前线程（失去异步优势） --- #### **四、性能陷阱与解决方案** 1. **过度线程切换** ```csharp // 错误示例：嵌套Task.Run await Task.Run(async () => { await Task.Run(SubWork); // 双重线程切换 }); ``` **优化**： - 小任务合并执行 - 使用 `ValueTask` 避免堆分配 2. **上下文恢复开销** 在非UI场景添加 `ConfigureAwait(false)`： ```csharp await Task.Run(Work).ConfigureAwait(false); // 跳过上下文捕获 ``` 3. **线程池耗尽** 监控线程池状态： ```csharp ThreadPool.GetAvailableThreads(out worker, out io); if (worker < 10) ThreadPool.SetMinThreads(100, 100); ``` --- #### **五、最佳实践总结** 1. **适用场景** - 图像处理/数学计算等CPU密集型任务 - 耗时 > 50ms 的同步算法改造 2. **禁用场景** - 数据库访问（用 `ExecuteReaderAsync`） - HTTP请求（用 `HttpClient.GetAsync`） - 文件操作（用 `FileStream.ReadAsync`） 3. **设计原则** ```mermaid graph TB A[方法设计] --> B{包含CPU密集型代码？} B -->|是| C[用Task.Run包裹该部分] B -->|否| D[直接使用async/await] ``` > 当出现类似引用[3]中 `_startTime > _endTime` 的线程竞争问题时，需通过 `lock` 或 `Mutex` 同步关键区[^3]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值