7、现代编程语言中的并发模型与线程问题解析

现代编程语言中的并发模型与线程问题解析

1. 并发模型概述

在过去的50年里,提出了许多理论方案,其中一些已在现代编程语言中实现。这些模型为程序中的并发活动提供了不同的结构化和协调方法。以下是一些在工作中可能会遇到的并发模型:
- Go语言 :Go语言的并发特性基于通信顺序进程(CSP)模型。在CSP中,进程通过被称为通道的通信抽象来发送消息进行同步。在Go里,并发的基本单位是goroutine,goroutine通过无缓冲或有缓冲的通道发送消息进行通信。无缓冲通道用于同步发送者和接收者,因为只有当两个goroutine都准备好交换数据时,通信才会发生。
- Erlang :Erlang实现了并发的参与者模型。参与者是轻量级进程,没有共享状态,它们通过异步向其他参与者发送消息进行通信。参与者使用邮箱或队列来缓冲消息,并可以使用模式匹配来选择要处理的消息。
- Node.js :Node.js避免使用多线程,而是采用由事件循环管理的单线程非阻塞模型。当需要进行I/O操作(如访问数据库)时,Node.js会发起操作,但不会等待其完成。操作会委托给操作系统异步执行,完成后结果会作为回调放在主线程的栈中,随后在事件循环中执行。这种模型对于频繁进行I/O请求的代码很有效,因为它避免了线程创建和管理的开销。然而,如果代码需要执行CPU密集型操作(如对大列表进行排序),由于只有一个线程,会阻塞所有其他请求,直到排序完成,这通常不是理想的情况。

2. 线程基础

每个软件进程默认都有一个执行线程,这是操作系统在调度进程执行时管理的线程。以Java为例,

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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