linux程序设计---多线程

本文介绍了多线程编程的基础知识,包括线程的创建、等待、退出等基本操作,以及如何利用信号量和互斥量实现线程间的同步。同时,还详细说明了线程属性的设置方法和线程取消的相关机制。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

/*
在编译多线程程序的时候,要加上-lpthread选项,指定pthread库。在程序代码中包含线程头文件pthread.h。
*/
1,创建一个线程。
 int pthread_create(pthread_t *pthread_id,const pthread_attr_t *attr,void *(*start_rtn)(void *),void *arg);
 pthread_t *pthread_id: 线程id,有系统自动填充。
 pthread_attr_t *attr:线程属性,一般情况下为NULL;
 void *(*start_rtn)(void *):线程执行的函数。该函数的返回值是void类型的指针,函数参数也是void类型的指针,注意:
 这个函数也可以不传递参数。
 比如:
 void *create(void *args); //标准形式。
 void *create(void); //这个也行。
 void *arg 线程执行函数的参数。
2,等待线程执行。
 int pthread_join(pthread_t pthread_id,void **args);
 pthread_t pthread_id:线程的id。
 void **args:线程返回的状态码。
3,退出线程方法有两种:
 一种是正常退出,可以使用的语句:return,pthread_exit(void *args);
 二种是正常退出。
 不可以使用exit和_exit,这样不但退出线程,而且会退出整个进程。
4,获取进程ID。
 pthread_t pthread_self(void);  返回线程id.这个id跟pthread_creat中的第一个参数的值一样。
5,清除。
 void pthread_cleanup_push(void (*rtn)(void *),void *args);
 void (*rtn)(void *):指定清除函数。
 void *args;清除函数的参数。
 
 void pthread_cleanup_pop(int excute);
 如果在pthread_cleanup_push和pthread_cleanup_pop之间的代码出现退出,不管是正常的pthread_exit退出(return 退出不算),
 还是不正常的退出,就会执行pthread_cleanup_push指定的清除函数。如果之间的代码没有出现退出,只有excute为非零的时候
 才执行pthread_cleanup_push中指定的清除函数,如果excute为零的话,就不执行指定的清除函数。
6,多线程的同步机制
 实现线程同步机制:信号量和互斥量。
 信号量:
 #include<semaphore.h>
 int sem_init(sem_t *sem,int pshared,unsigned int value); //信号量的初始化。
 sem_t *sem:信号量,有系统进行分配。
 int pshared:信号量共享标志,如果为0,信号量只能在本进程中使用,如果非零可以再其他进程中使用,常设置为0;
 unsigned int value:信号量的初始值。
 int sem_wait(sem_t *sem); 获取信号量,对信号量进行减一操作。
 int sem_post(sem_t *sem);释放信号量,对信号量加一操作。
 
 int sem_destory(sem_t *sem);信号量清除。
 使用信号量操作共享数据时,注意操作时序。
 互斥量:
 #include <pthread.h>
 int pthread_mutex_init(pthread_mutex_t *mutex,const pthread_mutexattr_t *mutex_attr);
 int pthread_mutex_lock(pthread_mutex_t *mutex);
 int pthread_mutex_unlock(pthread_mutex_t *mutex);
 int pthread_mutex_destroy(pthread_mutex_t *mutex);
7,线程的属性。
 #include <pthread.h>
 int pthread_attr_init(pthread_attr_t *attr); 线程属性初始化。
 
 设置线程为脱离线程。
 int pthread_attr_setdetachstate(pthread_attr_t *attr,int detachstate);
 pthread_attr_t *attr:线程属性指针。
 int detachstate:线程属性标志:PTHREAD_CREAT_JOIN,PTHREAD_CREAT_DETACHED.
 线程属性标志缺省值为PTHREAD_CREAT_JOIN 及归并线程。PTHREAD_CREAT_DETACHED 设置线程为脱离线程。
 设置线程调度策略。
 int pthread_attr_setschedpolicy(pthread_attr_t *attr,int policy)
8,取消一个线程。
 #include <pthread.h>
 int pthread_cancle(pthread_t thread);
 int pthread_setcanclestate(int state,int *oldstate); //设置线程的取消状态。
 int state:如果为PTHREAD_CANCLE_ENABLE,允许线程接受取消请求。
 如果为PTHREAD_CANCEL_DISABLE,不允许线程接受取消请求,屏蔽取消请求。
 int *oldstate:获取线程以前的取消状态,如果不需要,设置为NULL;
 int pthread_setcancletype(int type,int *oldtype); //设置取消类型。
 int type:如果为PTHREAD_CANCLE_ASYNCHRONOUS,接到请求立马执行取消操作。
    如果为PTHREAD_CANCLE_DEFERRED,执行取消操作之前,先执行以下函数之一:pthread_join,pthread_cond_wait,
    pthead_cond_tomewait,pthread_testcancle,sem_waith,sigwait。
 int *oldtype:索引以前的状态,如果不需要,直接为NULL;
 在缺省状态下,线程启动时的取消状态为PTHEAD_CANCLE_ENABLE,取消类型为PTHREAD_CANCLE_DEFERRED.

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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