NSOperatio

一、NSOperation的简介
  • NSOperation的抽象程度高于NSThread,它是苹果对线程的一个面向对象封装。NSOperation表示一个独立的计算单元,作为一个抽象类,你需要实例话他的子类  NSInvocationOperation /  NSBlockOperation 来进行具体操作。实例化之后,调用start方法或者加入到一个NSOperationQueue 操作队列中,就可以开始执行。

二、NSOperation的使用
  1. 直接启动一个NSInvocationOperation
    • 示例
  2. 使用NSOperationQueue管理NSOperation并开启一个异步线程
    • 示例
  3. 使用NSOperationQueue管理并NSBlockOperation开启一个线程
    • NSBlockOperation与NSInvocationOperation没有神马本质的区别,只是NSBlockOperation使用代码块会更方便一些。
    • 示例
  4. 在主线程中执行某些操作 
  5. 添加线程之间的依赖关系
    • 直接再队列中添加操作会并发执行,谁先谁后是系统调用决定的,但是在某些特定时候我们需要控制操作的执行顺序,就会使用addDependency操作。addDependency:是NSOperation的成员方法,调用该方法的NSOperation对象将在参数执行完成之后执行。需要先添加依赖关系,再将操作添加到队列中。
    • 示例
  6. 控制线程并发数
    • 并发的线程越多越耗资源,队列可以设置同事并发线程的数量来进行控制
    • 示例
  7. 取消一个操作
    • NSOperation里有一系列的属性来表明自身状态: isReady → isExecuting → isFinish 。线程start后并不是立即执行,而是进入一个就绪的状态(isReady),由系统调度执行。 有时可能需要进行取消操作,可以调用 -(void)cancel;来停止一些还未执行的不必要线程.
    • 示例
  8. 优先级
    • NSOpertaion可以通过threadPriority属性来指定优先级。 但是在iOS8中,线程这个概念已经被苹果框架系统性的忽略了,threadPriority已由NSQualityOfService属性替代。
    • NSOperationQueuePriority的枚举类型如下
    • NSQualityOfService的枚举类型如下
     
二、NSOperation小结
  1.  NSOperation方便控制线程执行顺序
  2. 使用NSBlockOperation可以使用块代码,不必单鞋线程方法,便于传递多个参数
  3. 可以控制线程并发数,有效的对线程进行控制
  4. 可以添加线程完成代码块,执行需要的操作
这是一个基于AI视觉识别与3D引擎技术打造的沉浸式交互圣诞装置。 简单来说,它是一棵通过网页浏览器运行的数字智慧圣诞树,你可以用真实的肢体动作来操控它的形态,并将自己的回忆照片融入其中。 1. 核心技术组成 这个作品是由三个尖端技术模块组成的: Three.js 3D引擎:负责渲染整棵圣诞树、动态落雪、五彩挂灯树顶星。它创建了一个具备光影深度感的虚拟3D空间。 MediaPipe AI手势识别:调用电脑摄像头,实时识别手部的21个关键点。它能读懂你的手势,如握拳、张开或捏合。 GSAP动画系统:负责处理粒子散开与聚合时的平滑过渡,让成百上千个物体在运动时保持顺滑。 2. 它的主要作用与功能 交互式情感表达: 回忆挂载:你可以上传本地照片,这些照片会像装饰品一样挂在树上,或者像星云一样环绕在树周围。 魔法操控:握拳时粒子迅速聚拢,构成一棵挺拔的圣诞树;张开手掌时,树会瞬间炸裂成星光雪花,照片随之起舞;捏合手指时视线会拉近,让你特写观察某一张选中的照片。 节日氛围装饰: 在白色背景下,这棵树呈现出一种现代艺术感。600片雪花在3D空间里缓缓飘落,提供视觉深度。树上的彩色粒子白色星灯会周期性地呼吸闪烁,模拟真实灯串的效果。 3. 如何使用 启动:运行代码后,允许浏览器开启摄像头。 装扮:点击上传照片按钮,选择温馨合照。 互动:对着摄像头挥动手掌可以旋转圣诞树;五指张开让照片树化作满天星辰;攥紧拳头让它们重新变回挺拔的树。 4. 适用场景 个人纪念:作为一个独特的数字相册,在节日陪伴自己。 浪漫惊喜:录制一段操作手势让照片绽放的视频发给朋友。 技术展示:作为WebGL与AI结合的案例,展示前端开发的潜力。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在应对复杂电力系统中可能发生的N-k故障(即多个元件相继失效),通过构建双层优化框架,上层优化系统运行策略,下层模拟故障传播过程,从而实现对关键故障场景的有效识别与筛选。研究结合多阶段动态特性,充分考虑故障的时序演化与连锁反应机制,提升了电力系统安全性评估的准确性与实用性。此外,模型具备良好的通用性与可扩展性,适用于大规模电网的风险评估与预防控制。; 适合人群:电力系统、能源互联网及相关领域的高校研究生、科研人员以及从事电网安全分析、风险评估的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估;②支撑N-k故障场景的自动化筛选与关键脆弱环节识别;③为电网规划、调度运行及应急预案制定提供理论依据技术工具;④服务于高水平学术论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建细节,重点关注双层优化结构的设计逻辑、故障传播路径的建模方法以及场景削减技术的应用,建议在实际电网数据上进行测试与验证,以提升对模型性能与适用边界的认知。
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