.Net 异步编程之Task

.Net 中关于Task的介绍 在.NET中,Task 是一个表示异步操作的对象,它是 System.Threading.Tasks 命名空间中的核心类。Task 类用于封装一个操作,这个操作可能是一个方法、一个函数、一个委托或一个表达式,它可以在后台线程上异步执行,而不会阻塞调用线程。在这个示例中,我们创建了一个 Task 来在后台线程上执行一些工作,并且使用 await 关键字来等待任务完成。这允许我们在任务执行期间继续执行其他代码(如果有的话),并在任务完成后继续执行后续代码。 阅读详情

       .NET里面的Task能够很方便地写出多线程的操作方法,比使用Thead类更加优雅。.NET 有一个组件-BackGroundWorker,也是支持异步编程的重要方面,在UI界面操作,需要等待较长时间的时候,我们就可以使用这些异步的方法去执行这些耗时的操作,UI线程的操作可以继续,后台线程执行完之后,给UI返回一个结果,这时候我们就很优雅地解决了多个线程之间的交互问题。

        Android平台也通常会遇到这种问题,使用的是Android的looper机制,通过消息队列和消息处理器来进行处理,由此可以,异步编程无论是.NET还是Android都在原始的异步编程方式上进行了封装,虽然每种语言实现的方式不一样,但是基本思想都是一致的。最近希望从.NET平台的异步编程Task入手,回顾并总结一下各种异步编程的方式,会将Android的looper机制。

        言归正传,我们来看看Task.我们先来看看例子。

static void Main(string[] args)
{
     Console.WriteLine("start.");
     Task.Factory.StartNew(() => 
     {
          for (int i = 0; i < 5; i++)
          {
              Thread.Sleep(100);
              Console.WriteLine("Async : " + i);
           }  
     });
     Console.WriteLine("end.");

     Console.ReadKey();
}

       这个例子里面,Task通过TaskFactory创建了一个Task(工厂模式),Task调用StartNew,这句话貌似没有说完,开始一个新的什么呢?不过仔细想想,不需要说完,为什么?因为肯定是一个"动作",这个动作可以是方法,当然也可以是委托,Lamda表达式也是极好的(*_*)。方法和委托其实代表的就是一种动作,说明白了反而有歧义!我们查看StartNew参数列表之后发现,确实是需要一个Action的委托传入。经过这么分析,那结果应该就是:

      
刚才我们注意到,我们的Task是没有返回值的,其实通常我们通过后台线程去做一件事情,希望做完了反馈一个结果,比如下载文件,返回一个下载成功的Message等等。下面我们就来看看有返回值的Task是怎么使用的。

static void Main(string[] args)
{
      Console.WriteLine("start.");
      Task<string> task = Task.Factory.StartNew<string>(() => 
      {
          for (int i = 0; i < 5; i++)
          {
               Thread.Sleep(100);
               Console.WriteLine("Async : " + i);
          }
          return "async success!"; 
     });
     Console.WriteLine("end.");
     Console.WriteLine("Task result is :" + task.Result);
     Console.ReadKey();
}

代码逻辑就不再分析了,异步执行完会返回一个结果。执行结果如下:


刚才是自动启动这个过程,其实启动过程是可以手动控制的,代码如下:

Console.WriteLine("start.");
Task<string> task = new Task<string>(() =>
{
     for (int i = 0; i < 5; i++)
     {
                    Thread.Sleep(100);
                    Console.WriteLine("Async : " + i);
     }
     return "async success!";
});
task.Start();
Console.WriteLine("end.");
Console.WriteLine("Task result is :" + task.Result);

我们通常看到Task就想当然地认为是异步运行的,其实我们可以灵活控制其运行方式,让它有时候异步运行,有时候同步运行。代码如下:

Console.WriteLine("start.");
Task<string> task = new Task<string>(() =>
{
     for (int i = 0; i < 5; i++)
     {
                    Thread.Sleep(100);
                    Console.WriteLine("Async : " + i);
     }
     return "async success!";
});
task.RunSynchronously();
Console.WriteLine("end.");
Console.WriteLine("Task result is :" + task.Result);

与上面代码的不同在于task.RunSynchronously();意思是这个task与当前线程同步运行!结果:


其实,Task还可以指定Task运行状态值,并且可以指定创建的Task的属性。

Console.WriteLine("start.");
Task<string> t = Task.Factory.StartNew<string>(state => 
{
                for (int i = 0; i < 8; i++)
                {
                    Thread.Sleep(1000);
                    Console.WriteLine("hello" + state);
                }
                return "Async Result.";
},"MyAsync");
Console.WriteLine("end.");
Console.WriteLine(t.AsyncState);
Console.WriteLine(t.Result);

运行结果如下:

最后补充一点,可以指定一个任务创建选项(TaskCreationOptions) ,这个枚举类型有以下枚举值:None,LongRunning,PreferFairness,AttachedToParent。下面解释各个枚举值的作用。

  • LongRunning:顾名思义就是长时间运行的任务,此选项建议任务调度器分配一个专用的线程给任务。这样做的原因是:长时间运行的任务可能会阻塞任务队列,导致那些短小的任务一直得不到执行。LongRunning也适合那些阻塞的任务。
  • PreferFairness:公平第一,此选项建议任务调度器尽量按照任务的启动时间来调度任务。但是它通常可能不这样做,因为它使用本地工作偷取队列(local work-stealing queues)优化任务调度。这个优化对那些非常小的任务很有用。
  • AttachToParent:附加到父任务,此选项用来创建子任务。

    关于父子任务,这里有一个例子:

    Console.WriteLine("start.");
    var parent = new Task(() =>
    {
         var nonChildTask = Task.Factory.StartNew(
                () => Console.WriteLine("I'm not a child task.")
         );
         var childTask = Task.Factory.StartNew(
                () => Console.WriteLine("I'm a child task."),
                    TaskCreationOptions.AttachedToParent);
    });
    parent.Start();
    Console.WriteLine("end.");

    运行结果:


    总结:Task的用法很灵活,今天没有提到异常处理,任务等待和暂停等,研究之后再写出来。


     

     

深入探索 .NET 异步编程:Task、Async/Await 和底层实现解析 本文深入探讨.NET异步编程机制,重点解析Task类和Async/Await模式。首先阐述异步编程的必要性,特别适用于I/O密集型和UI响应场景。然后详细解析Task的状态管理、线程池优化及延续任务特性,并对比Task与传统线程的区别。核心部分揭示Async/Await的底层状态机实现,包括上下文捕获和异常处理机制。最后给出最佳实践:避免阻塞操作、合理使用Task.WhenAll、实现任务取消机制以及预防异步死锁。通过理解这些核心概念,开发者能编写出更高效可靠的异步代码,提升应用程序性能和响应能力。 阅读详情

相关推荐

Task 是 .NET 异步编程的底层基石与工程实践指南

Task 是 .NET 中实现异步编程的核心抽象,它将原始的事件回调、APM 和第三方委托式异步操作统一为可组合、可取消、可监控的状态化对象。其本质是通过 TaskCompletionSource 封装异步信号,实现异常自动封送、线程上下文解耦与取消令牌集成。相比 Begin/End 和 Async/Completed 模式,Task 提供了更安全的错误传播机制、更清晰的控制流表达能力以及更灵活的并发协调方式(如 WhenAll、WaitAny)。在 GIS、工业 SDK、遗留系统等需要深度异步集成的场景中

unixboy 487

C#/.NET 多线程任务Task的详解——应用实例

Task类介绍: Task 类的表示单个操作不返回一个值,通常以异步方式执行。 Task 对象是一个的中心思想 基于任务的异步模式 首次引入.NET Framework 4 中。 因为由执行工作 Task 对象通常以异步方式执行在线程池线程上而不是以同步方式在主应用程序线程,可以使用 Status 属性,以及 IsCanceled, ,IsCompleted, ,和 IsFaulted 属性,以确...

老陈聊架构 1万+

Task不是语法糖:.NET异步编程的状态机与调度本质

Task是.NET中表示异步操作的核心抽象,本质上是一个融合状态机、调度策略与上下文管理的承诺(Promise)对象,而非线程封装或简单‘后台任务’。其运行原理依赖编译器生成的状态机、SynchronizationContext上下文捕获机制以及IOCP/ThreadPool协同调度,决定了await行为、死锁风险与性能特征。理解Task有助于规避UI线程阻塞、线程池饥饿、取消失效等高频生产问题,并支撑高可靠I/O密集型服务构建。本文深入Task底层机制,结合ConfigureAwait、Cancellat

390

深入理解.NET 中的 Task 和 Task.WhenAll

在.NET 开发中,异步编程是提高应用程序性能和响应能力的重要手段。Task 和 Task.WhenAll 是.NET 异步编程中的重要概念,让我们一起来深入了解它们的原理、使用场景以及实际案例。

m0_48144113的博客 2027

深入理解.NET异步编程:委托异步调用与Task实战

回顾这场长达十余年的技术演进,我们可以清晰地看到一条主线:从“程序员控制细节”走向“编译器帮我们管理复杂性”以前我们要手动拆分逻辑、管理回调、处理异常传播;现在只需要一个await,剩下的交给编译器和运行时。但这并不意味着我们可以放松学习。相反,正因为高级抽象隐藏了底层细节,我们才更要理解它们的工作原理——否则一旦出现问题,连调试都不知道从哪下手。未来的趋势也很明显:更多API原生支持ValueTask以减少GC压力普及流式异步数据处理。

weixin_42596214的博客 660

blender中合并的模型,在threejs中显示多个mesh;blender多材质烘培成一个材质

5、优化项(省略此步骤,直接进行步骤6),进入到视图着色方式(此时没有灯光,整体偏暗,如果不调整灯光,烘培出来的材质也偏暗,因此此步骤为优化项,通畅建议调整)。在右边栏进入世界环境,调整颜色。7、烘焙成功之后,新建一个材质,将第三步创建的纹理图像作为材质的纹理,连接到基础色,并把模型的材质改为此材质,其他的材质全部删除。2、处理uv,在侧边栏选择数据-uv贴图,选中使用的uv,进入编辑模式,全选,键盘u,选择智能uv投射。3、处理材质,在侧边栏选择材质,进入着色,在着色器编辑器新建一个图像纹理,新建图像。

AllBluefm的专栏 2529

C# .NET多线程之Task的使用

C# .NET多线程之Task的使用C# .NET多线程之Task的使用背景需求Demo展示测试结果 C# .NET多线程之Task的使用 此文简单介绍下笔者的一点学习心得,希望对有需要的网友一些启发,不喜勿喷。 背景 公司最近公众号推送模板消息的需求频发,此公众号有60万以上用户,每次推送的人群由几千至十万以上不等,主要看目标用户群体划分,本来之前公众号很少量用户时,用for循环发送可以满足,但...

醉酒的李白、的博客 3890

基于Transformers库的BERT模型:一个文本情感分类的实例解析

简介 本文来讲述BERT应用的一个例子,采用预训练好的BERT模型来进行演示。BERT的库来源于Transformers,这是一个由PyTorch编写的库,其集成了多个NLP领域SOTA的模型,比如bert、gpt-2、transformer xl等,并且可以自由选择已经预训练好的模型参数,我们可以基于这些参数进行进一步的训练调试。 Part 1: 利用BERT基于特征的方式进行建模 1、任务与数...

蓝天白云梦的csdn博客 2万+

C# .Net学习笔记—— 异步和多线程(Task)

Task是DotNet3.0之后所推出的一种新的使用多线程的方式,它是基于ThreadPool线程进行封装的。

weixin_46711336的博客 1969

drm 之modes

#define _GNU_SOURCE #include <errno.h> #include <fcntl.h> #include <stdbool.h> #include <stdint.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/mman.h> #include <time.h&...

u012794472的专栏 3715

【Flink cdc】Data row is smaller than a column index, internal schema representation is probably xxx

翻译一下:当scan.startup.mode=EARLIEST_OFFSET时,如果在最早的offset之后表结构有过变化就无法支持。原因应该是在binlog 的earliest_offset之后,表结构被修改过。我的解决方案:source配置中使用。mysql source配置使用。,以时间戳为消费依据。

integrity 2084

别再用 Thread 了!掌握 C#.NET Task 异步编程的正确打开方式

文章摘要: C#.NET 异步编程的核心技术围绕 async/await 和 Task,优化了 I/O 操作的响应性与性能。异步模型从基于回调(易导致回调地狱)演进到 Task 和最终的 async/await(类似同步写法,提升可读性)。Task 表示异步操作,ValueTask 减少堆分配,适合高频同步完成的场景。await 默认捕获执行上下文,可通过 ConfigureAwait(false) 避免不必要开销。异步编程适用于 I/O 密集型任务(如数据库、文件操作),而 CPU 密集型任务推荐使用 T

tangPHP的博客 1182

Unity URP热扭曲效果实战:如何让半透明物体也‘动’起来(附完整Shader代码)

本文深入解析Unity URP管线中热扭曲效果无法影响半透明物体的核心原因,并提供一套完整的实战解决方案。通过编写自定义Shader,并巧妙利用URP的Render Objects渲染器功能,成功让指定半透明物体(如粒子特效)也能被扭曲效果影响,从而制作出火焰、热浪等更具视觉冲击力的特效。文末附有完整的Shader代码与进阶优化技巧。

pz890123的博客 500

.NET异步编程之新利器——Task与Await、Async

一.FrameWork 4.0之前的线程世界       在.NET FrameWork 4.0之前,如果我们使用线程。一般有以下几种方式: 使用System.Threading.Thread 类,调用实例方法Start()开启一个新线程,调用Abort()方法来提前终止线程。 使用System.Threading.ThreadPool类,调用静态方法QueueUserWorkIte...

sinolover的专栏 1266

STM32H7 FOC控制时序优化与PWM中点更新策略

在永磁同步电机(PMSM)的磁场定向控制(FOC)系统中,控制时序精度是决定电流环带宽、观测器收敛性与动态响应能力的基础要素。其核心在于理解PWM生成、ADC采样与控制计算三者之间的硬件级时间耦合关系——尤其在中心对齐模式下,标准更新机制引入的半周期延迟会破坏电压-电流瞬时映射,导致滑模观测器失配与高频相位滞后。通过将PWM更新事件绑定至重复计数器(RCR)清零点,可实现控制指令在开关周期中点生效,使等效电压矢量中心与计算时刻严格对齐。该策略显著提升系统确定性,为20 kHz以上高频电流环提供物理支撑,并广

flink9streamer的博客 857

基于Simulink的雷达跟踪系统仿真(附源码)

此示例包含对雷达系统的基本特征进行建模的子系统。该模型是用于目标位置和速度检测的雷达系统的典型模型。该示例包括雷达脉冲发生器、射频发射器子系统、移动目标的 Simulink 表示、射频接收器和接收模块(Rx 模块)。

珞瑜的博客 3511

ASP.NET Core异步编程陷阱:使用Ben.BlockingDetector避免Task.Result和Task.Wait阻塞

在ASP.NET Core应用开发中,异步编程是提升性能的关键技术,但错误使用`Task.Result`和`Task.Wait`可能导致严重的线程阻塞问题。**Ben.BlockingDetector**作为一款专为ASP.NET Core设计的阻塞检测工具,能帮助开发者快速识别并修复这类异步编程陷阱,确保应用始终保持高效响应状态。 ## 🔍 异步编程中的隐形杀手:阻塞调用 ASP.NET

gitblog_00670的博客 679

广义正态分布优化算法(GNDO)详解:从理论到实践

广义正态分布优化算法(GNDO)是一种基于正态分布理论的新型元启发式优化算法。该算法通过局部开发和全局探索两种策略平衡搜索过程:局部开发利用广义平均位置和标准差进行精细搜索,而全局探索通过随机个体信息共享扩大搜索范围。GNDO具有参数少、结构简单、收敛速度快等优点,在光伏模型参数提取等工程优化问题中表现优异。算法将种群位置更新与正态分布参数调整相联系,通过自适应机制平衡探索与开发,数学分析表明其具有全局收敛性。相比传统优化算法,GNDO在探索能力和开发能力上均有优势,是高维复杂优化问题的有效解决方案。

qq_42212808的博客 136

.NET 基于Task的异步编程模型

最近下载了Visual Studio AsyncCTP,体验了下基于Task的异步编程带来的新特性。在CTP中,增加了新的关键字: async, await。尤其是在SL,WP7的编程中,大量使用异步调用的环境里,async, await的确能减少编程的复杂度。看上去像是同步的方法,其实编译器做了些手脚,悄悄的生成了回调的代码。比如:private async void button_Click(...

tubaluer 91

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

彻底掌握.NET Core异步编程:Task模式实战指南

你是否还在为异步代码中的死锁问题头疼?是否遇到过Task任务调度混乱导致的性能瓶颈?本文将通过.NET Core官方仓库的实战案例,带你从基础原理到高级优化,系统性掌握Task模式的核心技巧,让你的异步代码既稳定又高效。 ## 一、Task模式核心价值 异步编程已成为现代应用开发的必备能力,尤其在I/O密集型场景(如数据库操作、API调用)中能带来显著性能提升。根据[.NET Core性能基准测...

gitblog_00110的博客 916

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

深度解析.NET中的Task:高效异步编程的核心基石

在当今的软件开发中,异步编程已成为提升应用性能和响应性的关键技术。.NET中的Task类是实现异步编程的核心,它为开发者提供了一种简洁且强大的方式来管理和控制异步操作。深入理解Task的工作原理和使用技巧,对于编写高效、稳定的异步应用至关重要。

dotnethello的博客 1156

我来详细介绍 .NET 中的异步编程,包括其概念、工作原理、与同步编程的比较、常用模式(async/await、Task 等)、适用场景,以及完整的代码示例

异步编程是一种编程模型,允许程序在执行耗时操作(如 I/O 操作、数据库查询、网络请求)时不阻塞主线程,而是将这些操作交给后台线程或事件循环处理,从而提高程序的响应性和资源利用率。我来详细介绍 .NET 中的异步编程,包括其概念、工作原理、与同步编程的比较、常用模式(async/await、Task 等)、适用场景,以及完整的代码示例。六、完整代码示例以下是一个展示异步编程各种用法的完整示例,包括文件 I/O、网络请求、取消操作和异常处理。网络请求、文件 I/O、数据库操作。二、异步编程的工作原理。

专注于前沿技术的探索与实践,热衷于从代码逻辑、架构设计到行业应用等多维度深挖技术本质。期待在技术之路上与你共同成长~ 1万+

Task.Delay(100, ct).ConfigureAwait(false) 是 .NET 异步编程中常用的构造,用于异步延迟执行并优化线程上下文切换

完整优化代码(结合 Task.Delay 示例)以下是你的 WinForms 应用代码,融入 Task.Delay(100, ct).ConfigureAwait(false) 的优化,注释更简洁。更详细的代码示例和应用场景以下是多个代码示例,展示 Task.Delay(100, ct).ConfigureAwait(false) 在不同场景中的应用,结合你的 WinForms 应用上下文。代码上下文(你的 ConsumeAsync 方法):csharp。示例 1:轮询队列(你的场景)

专注于前沿技术的探索与实践,热衷于从代码逻辑、架构设计到行业应用等多维度深挖技术本质。期待在技术之路上与你共同成长~ 1213

.NET-10.其他-Task 异步编程教程

仅供参考!

joyyi9的博客 854
上一篇: Windows Azure 云端初体验
下一篇: 剖析ASP.NET WebAPI 转化 ActionResult 为 HttpResponse的机制
feng1456
feng1456 领域专家: 后端开发技术领域 领域专家: 后端开发技术领域
博客等级 码龄15年 339粉丝 425原创
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
 
 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