GCD之Dispatch Queue

本文深入探讨iOS中的多线程编程工具,重点介绍GCD(Grand Central Dispatch)的使用方法及优势。从基本概念出发,阐述如何通过GCD实现异步操作、优化用户体验,并对比其他工具如NSThread和NSOperation。强调GCD与block的紧密联系,展示如何在实际项目中简化并行任务的管理。

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iOS中多线程编程工具主要有:

  •  NSThread
  • NSOperation
  • GCD

这三种方法都简单易用,各有千秋.但无疑GCD是最有诱惑力的,因为其本身是apple为多核的并行运算提出的解决方案.虽然当前移动平台用双核的不多,但不影响GCD作为多线程编程的利器(ipad2已经是双核了,这无疑是一个趋势).

GCD是和block紧密相连的,所以最好先了解下block(可以查看这里).GCD是C level的函数,这意味着它也提供了C的函数指针作为参数,方便了C程序员.

下面首先来看GCD的使用:

 

dispatch_async(dispatch_queue_t queue, dispatch_block_t block);

 

async表明异步运行,block代表的是你要做的事情,queue则是你把任务交给谁来处理了.(除了async,还有sync,delay,本文以async为例).

之所以程序中会用到多线程是因为程序往往会需要读取数据,然后更新UI.为了良好的用户体验,读取数据的操作会倾向于在后台运行,这样以避免阻塞主线程.GCD里就有三种queue来处理.

1. Main queue:

  顾名思义,运行在主线程,由dispatch_get_main_queue获得.和ui相关的就要使用Main Queue.

2.Serial quque(private dispatch queue)

  每次运行一个任务,可以添加多个,执行次序FIFO. 通常是指程序员生成的,比如:

NSDate *da = [NSDate date];
NSString *daStr = [da description];
const char *queueName = [daStr UTF8String];
dispatch_queue_t myQueue = dispatch_queue_create(queueName, NULL);

3. Concurrent queue(global dispatch queue):

可以同时运行多个任务,每个任务的启动时间是按照加入queue的顺序,结束的顺序依赖各自的任务.使用dispatch_get_global_queue获得.

所以我们可以大致了解使用GCD的框架:

 

复制代码
dispatch_async(getDataQueue,^{
    //获取数据,获得一组后,刷新UI.
    dispatch_aysnc (mainQueue, ^{
    //UI的更新需在主线程中进行
};
}
)
复制代码

 

由此可见,GCD的使用非常简单,以我的使用经验来看,以后会逐步淘汰使用NSOperation而改用GCD.

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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