47、深入浅出:Grand Central Dispatch与后台处理技术解析

深入浅出:Grand Central Dispatch与后台处理技术解析

在软件开发的世界里,多线程编程是一项强大却又复杂的技术。许多开发者对它望而却步,因为编写无错误的多线程代码并非易事。不过,苹果推出的Grand Central Dispatch(GCD)为我们带来了福音,它极大地简化了并发编程的过程。本文将详细介绍GCD以及如何利用它进行后台处理,同时通过一个名为SlowWorker的示例应用来展示其具体用法。

多线程编程与GCD简介

多线程编程允许程序在同一时间执行多个任务,即使某个线程在等待特定事件时被阻塞,其他线程仍能继续运行。然而,由于其复杂性,很多开发者对多线程编程心存畏惧。苹果的GCD则提供了一种简单的方式,让开发者无需深入了解系统的线程层,就能将代码拆分成多个并发执行的部分。GCD为应用程序的任务拆分提供了全新的API,这些任务可以分布在多个线程甚至多个CPU上执行。

SlowWorker应用示例

为了演示GCD的工作原理,我们创建了一个名为SlowWorker的应用程序。该应用的界面非常简单,只有一个按钮和一个文本视图。点击按钮后,会立即启动一个同步任务,应用程序会被锁定大约十秒钟,任务完成后,文本视图会显示相应的结果。

下面是创建SlowWorker应用的详细步骤:
1. 创建项目 :在Xcode中使用单视图应用模板创建一个新项目,命名为SlowWorker,将设备系列设置为iPhone,并关闭使用故事板选项。
2. 添加代码到BIDViewController.h


                
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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