21、多线程在 Windows Forms 控件中的应用与实践

多线程在 Windows Forms 控件中的应用与实践

1. 多线程概述

多线程编程一直是开发者关注的重点,在 .NET 环境中,多线程虽然为我们带来了更多的可能性,但也伴随着难以追踪的错误和性能损耗。使用多线程需要谨慎编程,才能发挥其优势。本文将介绍一种利用多线程增强 Windows Forms 控件的方法,以 TreeView 控件为例,让用户在添加节点时能继续操作 GUI。

2. 多线程相关方法

在开始多线程项目之前,先了解三个与多线程相关的方法:
- BeginInvoke :允许一个线程异步调用在另一个线程上创建的控件的委托。例如,若 TreeView 控件在线程 1 创建,线程 2 可通过 BeginInvoke 调用线程 1 上与该控件关联的委托,且线程 2 不会被阻塞。
- Invoke :与 BeginInvoke 功能类似,但调用线程会被阻塞,直到委托返回,这是一个同步调用。
- EndInvoke :使用 BeginInvoke 方法调用产生的 IAsyncResult 对象。由于 BeginInvoke 是异步的,可能无法立即获取结果。若调用 EndInvoke 时委托未准备好,该方法会阻塞,直到委托完成。使用时需谨慎,因为线程可能会被阻塞较长时间。

3. 多线程项目实现步骤

以下是创建基于 TreeView 控件的多线程用户控件的详细步骤:
1. 创建项目 :新建一个 C# 或 VB 的 Windows Contro

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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