39、保持界面响应性的操作与队列管理

保持界面响应性的操作与队列管理

在开发过程中,为了确保界面的流畅响应,我们需要合理管理操作和操作队列。下面将详细介绍操作的依赖关系、优先级、状态管理,以及操作队列的使用和相关应用的优化操作。

1. 操作依赖关系

操作可以有一个或多个依赖项。依赖项是另一个 NSOperation 实例,在当前操作执行之前,该依赖项必须完成。操作队列会自动判断,不会运行其依赖项尚未完成的操作。

添加依赖项的操作步骤如下:

MyOperation *firstOperation = [[MyOperation alloc] init];
MyOperation *secondOperation = [[MyOperation alloc] init];
[secondOperation addDependency:firstOperation];

在上述示例中,如果 firstOperation secondOperation 同时被添加到队列中,即使队列有空闲线程,它们也不会并发运行。因为 firstOperation secondOperation 的依赖项,所以 secondOperation 要等到 firstOperation 完成后才会开始执行。

获取操作的依赖项数组的代码如下:


                
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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