erlang学习

本文通过一个Erlang程序设计实例,展示了并发任务在不同硬件配置下的性能表现。实验中发现,在双CPU服务器上运行特定并发任务的时间反而比笔记本电脑长,进一步研究发现关闭SMP模拟器可以显著提升性能。

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Erlang程序设计第8章的习题:

start(N,M) ->
statistics(wall_clock),
Pids = for(1,N,fun(_X) -> spawn(fun get_msg/0) end),
for(1,M,fun(X)->send_msg(Pids, "message " ++ integer_to_list(X)) end),
{_,Time} = statistics(wall_clock),
io:format("take ~p seconds~n", [Time/1000]),
send_msg(Pids, stop),
ok.

for(N,N,F) ->
[F(N)];
for(I,N,F) ->
[F(I)|for(I+1,N,F)].

get_msg() ->
receive
stop ->
void;
_Any ->
% io:format("got ~p~n", [_Any]),
get_msg()
end.

send_msg([Pid], Msg) -> Pid!Msg;
send_msg([Pid|Pids], Msg) ->
Pid!Msg,
send_msg(Pids, Msg).

在笔记本上跑start(1000,1000)要0.4秒,而在一台双CPU的服务器上居然要1.3秒。以为是linux上编译erlang时有优化参数没有设好。看README,注意到默认是打开SMP模拟器的,于是试着使用
erl -smp disable
启动erl shell将smp模拟器关掉,结果CPU占用率从170%下降到100%,时间变成了0.3秒,看来模拟器的效率还不够好啊。
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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