限时等待的互斥量

文章展示了如何在C++中使用timed_mutex,这是一种允许限时等待的互斥锁。线程1通过tmx.try_lock获取锁并执行操作,而线程2尝试使用try_lock_for在5秒内获取锁但失败,因为线程1已占用超过5秒,从而演示了锁的定时等待功能。

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        本文结束一种新的锁,称为   timed_mutex  

        代码如下:

#include<iostream>
#include<mutex>
#include<thread>
#include<string>
#include<chrono>


using namespace std;

timed_mutex tmx;

void fun1(int id, const string& str)
{
	if (tmx.try_lock())
	{
		cout << "Thread " << id << "lock and do smething" << endl;
		for (int i = 0; i < 10; i++)
		{
			cout << i << "  " << str << endl;
			this_thread::sleep_for(chrono::seconds(1));
		}
		tmx.unlock();
	}
}

void fun2(int id, const string& str)
{
	this_thread::sleep_for(chrono::seconds(2));
	if (tmx.try_lock_for(chrono::seconds(5)))
	{
		cout << "Thread " << id << " :" << str << endl;
		tmx.unlock();
	}
	else
	{
		cout << "Time is consumed " << endl;
	}

}
int main(void)
{
	thread t1(fun1, 1, "Hello World");
	thread t2(fun2, 2, "Good morning");

	t1.join();
	t2.join();
	return 0;
}

        下面对一些内容进行介绍:

        timed_mutex 为时间互斥锁,即可以起到限时等待的作用。

        在这之中,tmx.try_lock 起到了设置了一个限时等待锁。 for循环里面时打印10次字符串,每次打印输出后延时1s。那么其就延时了10s。

         fun2中,第28行休眠2秒,让线程1先占据资源。第29行:

if (tmx.try_lock_for(chrono::seconds(5)))

 代表等待5s,如果5s内上锁成功了,就执行 if 语句里面的内容。

        但是显然无法上锁成功,因为线程1占据了10s。所以无法执行。最后结果为:

 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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