线程池相关总结

线程可以实现任务的并发执行,线程池的实现思路是在程序启动时一次性启动很多线程,在任务到来时,直接从池中取线程执行任务,这样可以节省创建线程的开销。

线程池的实现中,有几个关键点:

1,每个线程启动时,需要指定一个入口函数,此函数即线程将执行的函数。但是线程生成时,并不知道要执行什么任务,此时线程入口函数将怎么设置呢?答案就是使用函数指针。线程池中各个线程的入口函数一般是同一个函数,而此函数的参数是一个函数指针,而在入口函数中,执行函数指针所对应的函数,这样就可以实现预先创建线程,而不用指定具体执行的函数。

2,线程池的工作过程可以看做是一个生产者消费者问题,主线程是生产者,线程池的各个线程是消费者,主线程首先初始化线程池,然后往线程池的worker队列中add worker(加锁),在add之后,会通过条件变量激活阻塞中的线程池中的线程,一个线程被激活后,会从worker队列中取woker(函数指针和参数)(加锁),然后执行此函数,然后继续等待从队列中取新的worker

3,从上面流程可以看出,线程池主要组件包括

     一个worker队列,比如可以是链表,也可以叫做任务队列,因为这个队列中的元素,其实是一个个的函数,或者叫带数据的函数

     一个锁,和 一个条件变量,用于上述队列的add get 同步

     若干个pthread_t 句柄

     一个init 函数,初始化锁和条件变量,按照线程数目创建线程

     一个线程创建时的入口函数,此函数是个死循环,从worker队列中取worker,然后执行

      一个destory函数,用来释放线程,释放队列,注意释放前,需要将各个线程停止,一般先通过广播条件变量,让所有线程停止阻塞,通过共享的变量,得知要停,然后退出

      

4, 另外相关的数据结果还包括

    worker: 一个函数指针和一个参数指针,为了行程链表,需要一个next指针




上面是所有线程共享一个任务队列,另外还有一种实现方式,是每个线程一个任务队列

实现的基本思路是

一个Thread类,包装了pthread_t ,主要方法为start(),start会生成新的thread,入口函数会调用本对象的纯虚函数,比如Run

继承Thread类的新类,可以通过重载Run方法,定制入口函数,还可以加入一些成员变量,比如本线程独享的任务队列,Run方法就是循环从队列中取任务,执行,取任务,执行。注意,Thread类中的pause,stop等方法,有可能不能真正影响其代表的线程,比如pause方法中如果调用 condition wait,只是阻塞的调用线程,而非本对象代表的线程。


基于此,再实现一个线程池,其实就是生成若干Thread 对象,然后依次调用start函数,如果想让线程池干活儿,可以直接通过往对应线程的任务队列中放入任务。此处的任务,即一个实现了Callable接口的对象,将callable对象放入线程专属的任务队列之前,线程会阻塞,等待队列非空,放入任务,会自动开始执行。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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