iOS多线程

本文详细介绍了iOS中三种多线程实现方式:NSThread、NSOperation及GCD,并提供了每种方式的具体使用方法和示例代码。

iOS多线程的实现方式有三种,1、NSThread。 2、NSOperation。   3、GCD。

1、NSThread 

     NSThread 调用方法一般如下几种。

     1.1    [NSThread detachNewThreadSelector:<#(SEL)#> toTarget:<#(id)#> withObject:<#(id)#>];

     1.2   NSThread * newThread = [[NSThread alloc] initWithTarget:<#(id)#> selector:<#(SEL)#> object:<#(id)#>];

              [newThread start];

    1.3   [self performSelector:<#(SEL)#> withObject:<#(id)#>];

2、NSOperation

NSOperation也是多线程的一种,NSOperation有两种形式

      (1)并发执行

         并发执行需要重载4个方法。

                1、执行任务的主函数,运行程序的入口

        -(void)start

2、是否允许并发,返回yes表示允许并发,no为不允许并发。默认为no。

    -(void)isConCurrent

3、-(void)isExecuting

4、是否完成,这个方法必须重载。不然放在NSoperationQueue不能正常释放。

-(void)isFinished

      (2)非并发执行

非并发执行只需要重载main方法就可以了。

  -(void)main

3、GCD

GCD是和block紧密相连的,GCD是C level的函数,这也意味着它也提供了C的函数指针作为参数方便了C程序员

        GCD的使用

1、   dispatch_async(<#dispatch_queue_t queue#>, <#^(void)block#>)

        async表明异步运行,block代表是需要做的事情。queue是把事情交给谁来处理。(出了async还有sysc和delay)

       GCD有三种queue来处理

       (1)main queue

       (2)serial queue(private dispatch queue)

 (3)  ConCurrent queue (global dispatch queue)



更多详细的讲解:http://wenku.it168.com/d_001264369.shtml

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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