coding---线程条件变量

本文详细介绍了线程条件变量的基本概念、初始化、阻塞等待、信号唤醒以及与互斥量的配合使用,旨在解决多线程同步问题。
初始化条件变量

动态方法 pthread_cond_init(pthread_cond_t *cv,const pthread_condattr_t *cattr)

静态方法 pthread_cond_t cv = PTHREAD_COND_INITIALIZER;

阻塞条件变量

int pthread_cond_wait(pthread_cond_t *cv,pthread_mutex_t *mutex);

调用之前必须锁定互斥变量,之后解锁互斥变量。顺序如下:

pthread_mutex_lock(XX);

while (condition_is_false)  pthread_cond_wait(CC,XX);

    。。。。。。执行某些操作;

pthread_mutex_unlock(XX);

pthread_cond_wait函数的返回并不意味着条件的值一定发生了变化,必须重新检查条件的值。即挂起的线程可能被误唤醒,为避免误唤醒,使用了while来执行pthread_cond_wait

pthread_cond_wait执行过程如下:

  1. pthread_mutex_unlock(XX);  先释放XX锁;
  2. 进程挂起,等待条件变量唤醒;
  3. 条件变量唤醒后,申请互斥锁XX;
  4. 执行指定操作,释放互斥锁XX。

阻塞直到指定时间超时的函数,pthread_cond_timedwait()。

唤醒条件变量

pthread_mutex_lock(XX);

执行某些操作

pthread_cond_signal(pthread_cond_t *cv);

pthread_mutex_unlock(XX);

线程条件变量好处就是线程不需要循环检测条件,解决了忙等的问题,为了避免多个线程同时pthread_cond_wait,必须跟互斥量配合使用。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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