进程与线程

博客介绍了进程和线程是CPU工作时间段的描述,只是颗粒大小不同。进程包含上下文切换的程序执行时间总和,线程是共享进程上下文环境的更细小CPU时间段。还指出进程是静态概念,线程是程序里不同的执行路径。

进程和线程都是一个时间段的描述,是CPU工作时间段的描述,不过是颗粒大小不同。

进程和线程都是一个时间段的描述,是CPU工作时间段的描述。
在CPU看来所有的任务都是一个一个的轮流执行的,具体的轮流方法就是:先加载程序A的上下文,然后开始执行A,保存程序A的上下文,调入下一个要执行的程序B的程序上下文,然后开始执行B,保存程序B的上下文。
进程就是包换上下文切换的程序执行时间总和 = CPU加载上下文+CPU执行+CPU保存上下文
线程是共享了进程的上下文环境的更为细小的CPU时间段。

进程(程序):是静态概念,一个class文件、一个exe文件
线程:是一个程序里面不同的执行路径。

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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