线程安全函数和可重入函数

线程安全函数:多个线程反复调用一个函数,它会一直产生一个正确结果;

如何确保线程安全:处于同一进程的所有线程共享进程内存空间的全局区和堆,而私有的线程空间则包括栈和寄存器,对于同一进程的不同线程来说,每个线程的局部变量都是私有的,而全局变量、局部静态变量、分配于堆的变量都是共享的。在对这些共享变量进行访问时,如果要保证线程安全,则必须通过加锁的方式。

线程不安全的后果:由于共享变量被不同线程访问,导致共享变量发生不可预料的错误,会导致程序的错误,甚至崩溃。

 

可重入函数:我的理解就是一个可以被多个任务调用的函数,在调用的过程中数据不会出错(可能理解不是很对);

如何确保可重入函数:

1.不在函数内部使用静态或全局数据;

2.不返回静态或全局数据,所有数据都由函数的调用者提供;

3.使用本地数据,或者通过制作全局数据的本地拷贝来保护全局数据;

4.不调用不可重入函数;

 

一般来说,可重入的函数一定是线程安全的,但线程安全函数不一定是可重入函数。

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例GUI设计,确保方案的可复现性实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性泛化能力。
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