iOS 多线程的使用(Operation)

#import "ViewController.h"

@interface ViewController ()

@end

@implementation ViewController

- (void)viewDidLoad {

    [super viewDidLoad];

   不能直接Operation是因为它里面没有直接操作的方法 只是一个基类 (抽象类)

    NSInvocationOperation *invocation0 = [[NSInvocationOperation alloc]initWithTarget:self selector:@selector(act:) object:@"invocation0"];

    如果单独使用Operation 必须手动启动

    [invocation start];

  Operation是在当前线程去执行(同步执行)

    NSInvocationOperation *invocation1 = [[NSInvocationOperation alloc]initWithTarget:self selector:@selector(act:) object:@"invocation1"];


    NSInvocationOperation *invocation2 = [[NSInvocationOperation alloc]initWithTarget:self selector:@selector(act:) object:@"invocation2"];


    NSInvocationOperation *invocation3 = [[NSInvocationOperation alloc]initWithTarget:self selector:@selector(act:) object:@"invocation3"];


    NSInvocationOperation *invocation4 = [[NSInvocationOperation alloc]initWithTarget:self selector:@selector(act:) object:@"invocation4"];


    

    NSBlockOperation *blockOperation = [NSBlockOperation blockOperationWithBlock:^{

       具体执行的方法  任务

        [self act:@"blockOperation"];

    }];

    

       添加操作

    NSBlockOperation 的操作数大于1 的时候  会开辟线程去执行

    [blockOperation addExecutionBlock:^{

        [self act:@"blockOperation2"];

    }];

    [blockOperation start];

   operation 默认在当期线程去执行 (同步执行)

    

可以使用线程队列NSOperationQueue去管理线程 (默认会开辟线程去执行异步执行 不用手动去启动线程

    NSOperationQueue *queue = [[NSOperationQueue alloc]init];

可以线程队列的最大并发数(最多允许多少操作同时执行)

    queue.maxConcurrentOperationCount = 3;

   设置Operation的依赖关系

    [invocation1 addDependency:invocation0];

    [invocation2 addDependency:invocation1];

    [invocation3 addDependency:invocation2];

    [invocation4 addDependency:invocation3];

    [blockOperation addDependency:invocation4];

    

    [queue addOperation:invocation0];

    [queue addOperation:invocation1];

    [queue addOperation:invocation2];

    [queue addOperation:invocation3];

    [queue addOperation:invocation4];

    [queue addOperation:blockOperation];

}

- (void)act:(id)sender

{

    NSLog(@"%@%@",[NSThread currentThread],sender);

}

@end


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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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