22、资源泄漏与线程同步技术详解

资源泄漏与线程同步技术详解

1. 资源泄漏问题

资源泄漏是软件不稳定的重要原因之一,常见的资源泄漏类型包括句柄泄漏和内存泄漏。

例如有如下代码:

SomeFunc();
delete[] ptr;
}

如果 SomeFunc 函数抛出异常,且该异常未被捕获,那么函数将发生内存泄漏,具体会泄漏 255 字节的内存。为避免这种情况,可以使用 auto_ptr ,因为栈展开机制能保证函数退出时清理所有局部对象,即使存在异常也不会发生泄漏。

另一种方法是重载应用程序中使用的分配 API,这样可以捕获所有内存分配调用,从而获得应用程序执行的所有内存分配的钩子。这些分配钩子可用于跟踪内存分配、模拟内存分配失败等。

2. 线程同步基础

Windows 操作系统是抢占式多线程操作系统。多线程意味着系统可以同时运行多个线程。在单处理器机器上,Windows 通过让每个线程运行一小段时间(时间片)来营造并发执行的假象,时间片耗尽后线程进入等待状态,处理器切换到另一个线程(上下文切换)。在多处理器机器上,多个线程可以真正并发运行(每个物理处理器运行一个线程)。

由于操作系统可以随时剥夺线程的控制权,开发者必须确保线程始终处于可以安全交出控制权的状态。在依赖多线程的场景中,多个线程需要协同完成任务,因此线程间需要进行“通信”以确定执行顺序,这就是线程同步,它对多线程应用程序至关重要。Windows 提供了一组同步原语来实现线程同步。

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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