关于线程的一点体会

历史总要向前发展。马克思主义哲学上讲,生产力决定生产关系,生产关系必须要适应生产力的发展,否则就必须以革命或者改革的方式对现有的生产关系进行调整以更好的适应生产力的发展。这一点在计算机技术的发展历史中其实也得到了充分验证。当多道程序设计出现以后,人们认识到程序已经具有了新的变化,拥有了一些新的特性,如并发性和动态性以及相互间存在的制约关系,这些新的特性与我们以往认识到的程序的静态性相比似乎显得有点格格不入,以往的具有静态属性的“程序”概念已经不能够正确地描述多道程序系统的特点。于是,在这样一个风雨飘摇的时代,“进程”这个新生的婴儿呱呱坠地,应运而生!

随着计算机技术的继续向前发展以及人们对于运算速度的执着而永恒追求,不断提高计算机系统的并行性成为大家公认的奋斗目标。谁能够在这个领域作出辉煌业绩,谁就将永载史册。在这最为原始的驱动力下,很快就出现了一系列新的技术,如硬件方面出现了流水线计算机、数据流计算机、并行处理器和流水存储器、多体交叉以及多端口存储器,软件方面的中断、通道、多道程序设计技术以及并发程序设计技术等等,这些技术的出现对于提高计算机系统的并行性都具有划时代意义。在并行技术的这条路上,人们似乎越走越远,然而请别忘了当初我们是怎么出发的?如果当初没有“进程”这个概念的提出,我想人们在并行这条路上走得可能并不会如此顺畅!

人们的认识总在不断深化。如果说“进程”的出现带来了计算机史上关于并行技术的第一次革命,那么“线程”的出现则开启了并行技术发展的第二次革命的大门。当并行技术发展到一定阶段以后,人们发现了一个非常令人头痛的问题。那就是进程的开关开销严重降低了并发进程所带来的利益。举个例子,进程在运行中免不了要提出访问管理程序(系统调用)的要求,如提出I/O请求、由于时钟中断打断当前进程而需要调用其他就绪进程运行。这个是时候就出现了进程的开关开销。进程的开关开销会要耗掉不少CPU时间,因为需要更改PCB表,以及各种队列,包括阻塞队列、就绪队列、运行队列或指针,还有存储有关的地址映射及表格、I/O文件的表格等。此外,将进程地址的空间转换为新进程的地址空间以及两次模式开关(用户模式->内核模式->用户模式)都会带来巨大的开销。这种开销让执着追求新技术和新突破的科学家们陷入了沉思。

经过思考,人们很快发现了进程的两个局限性。其一,应用希望并发执行彼此独立的各任务,然而却必须共享一个公共的地址空间和其他资源;其二,传统的进程不能利用多处理器,因为一个进程只能运行在一个处理器上。怎么解决?在进程中引入线程!

引入线程后,进程仅仅是资源分配的单位,线程取代进程成为系统调度的可执行单元。一个进程可以包含多个线程,这些线程共享进程所拥有的资源,同一进程内部的各线程之间以及不同进程的线程之间都可以并发执行。这就大大提高了程序的并发性和系统的吞吐率及效率。此外,相比进程线程还有下面两个显著的优点:其一,线程间的开关开销远远小于进程间的开关开销,因为开关的线程都在同一地址空间内(系统分配给进程的地址空间),只需要更改线程控制表或队列,不涉及地址空间的转换。其二,创建和撤销线程的系统开销要比创建及撤销进程的系统开销要小。如在创建进程的时候需要创建PCB表,给进程分配系统资源,还要将它放入就绪队列等。

正如我们讲“进程”概念的时候会要拿它和“程序”概念做一番比较,因为“进程”是在“程序”不能适应时代发展时产生的,同样讲到“线程”这个概念时也是很有必要将其与“进程”来对比一下的。

首先从概念上看,进程是资源分配的基本单位,是程序的一次动态执行过程;而线程是进程内相对独立的、可调度的执行单元。一个进程可以包含多个线程。

其次从执行过程来看,进程拥有独立的内存单元,而线程本身不拥有资源,多个线程共享进程的资源。每一个独立的线程都有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立的执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。

其三从逻辑角度来看,多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但是操作系统并没有将多个线程看做独立的应用来实现进程的调度和管理及资源分配。

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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