15、互斥锁与条件变量:深入理解线程同步机制

互斥锁与条件变量:深入理解线程同步机制

在多线程编程中,线程同步是一个至关重要的概念,它确保多个线程能够安全、高效地访问共享资源。互斥锁(Mutex)和条件变量(Condition Variable)是实现线程同步的两种重要工具。本文将深入探讨互斥锁和条件变量的使用方法、区别以及相关的优化技巧,并通过具体的代码示例进行详细说明。

1. 锁与等待:互斥锁的局限性

在生产者 - 消费者模型中,我们通常需要确保生产者线程生成的数据能够被消费者线程正确处理。在某些情况下,如果所有生产者线程都完成后才启动消费者线程,那么就不需要进行任何同步操作。例如,运行以下程序,指定生成一百万个项目和五个生产者线程:

solaris % prodcons2 1000000 5
count[0] = 167165
count[1] = 249891
count[2] = 194221
count[3] = 191815
count[4] = 196908

如果在 Solaris 2.6 系统下移除对 set - concurrency 的调用, count[0] 将变为 1000000,而其余的 count 值都将为 0。

如果从示例中移除互斥锁,程序将无法正常工作,消费者会检测到许多 buff[i] 不等于 i 的情况。但如果只运行一个生产者线程,移除互斥锁则不会产生影响。

这表明互斥锁主要用于锁定临界区,确保同一时间只有

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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