线程池相关

线程池(带有详细解释)

https://www.cnblogs.com/lzpong/p/6397997.htm

线程池100

https://blog.youkuaiyun.com/gcola007/article/details/78750220

线程池程序768

https://blog.youkuaiyun.com/yfcheng_yzc/article/details/54291817

泛化之美--C++11可变模版参数的妙用

https://www.cnblogs.com/qicosmos/p/4325949.html

条件变量

https://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/73695596

条件变量wait()

condition_variable::wait 方法 阻塞线程

void wait(
   unique_lock<mutex>& Lck
);
template<class Predicate>
void wait(
   unique_lock<mutex>& Lck,
   Predicate Pred
);

Lck

unique_lock<mutex> 对象。

Pred

返回 true 或 false的任何表达式

第一个方法进行阻止,直到 condition_variable 对象由调用终止到 notify_one 或 notify_all。 它也可以不合逻辑地唤醒。

第二个方法实际执行以下代码。

while(!Pred())
    wait(Lck);

 

引用限定符

引用限定符就是限制调用成员函数的对象有引用限定
&表示成员函数调用的对象需要是引用类型
&&表示成员函数调用对象需要是右值引用。

c++11新特性之future、std::async

std::future可以从异步任务中获取结果,一般与std::async配合使用,std::async用于创建异步任务,实际上就是创建一个线程执行相应任务。

https://www.cnblogs.com/taiyang-li/p/5914167.html

线程池100的部分解释:

1、queue 是队列类, front() 获取头部元素, pop() 移除头部元素;back() 获取尾部元素,push() 尾部添加元素

2、packaged_task 就是任务函数的封装类,通过 get_future 获取 future , 然后通过 future 可以获取函数的返回值(future.get());packaged_task 本身可以像函数一样调用 () ;

3、make_shared 用来构造 shared_ptr 智能指针。用法大体是 shared_ptr<int> p = make_shared<int>(4) 然后 *p == 4 。智能指针的好处就是, 自动 delete !https://blog.youkuaiyun.com/yagerfgcs/article/details/72886630

4、forward() 函数,类似于 move() 函数,后者是将参数右值化,前者是... 肿么说呢?大概意思就是:不改变最初传入的类型的引用类型(左值还是左值,右值还是右值);

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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