进程基础知识

(1)进程与线程
(一)进程是程序在操作系统中的一次执行过程。系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
(二) 线程是进程的一个执行实体,是CPU调度与分配的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位。
(三) 一个进程可以创建和撤销多个进程,同一个进程中的多个线程可以并发执行。

(2) 单线程与多线程
进程 ——》 一个进程 ——》单线程程序
进程——》 多个进程 ——》 多线程程序
(3) 并发与并行
(一) 多线程程序在一个核的CPU上运行,就是并发
(二) 多线程程序在多个核的CPU上运行,就是并行
如图:
在这里插入图片描述
并发在任一时刻只有一个在工作,并行是都在工作。
(4)协程与线程
(一) 协程:独立的栈空间,共享堆空间,调度由用户自己控制,本质上有点类型于用户级线程,这些用户级线程的调度也是自己实现的。
(二)线程:一个线程可以跑多个协程,协程是轻量级线程。
(5)golang里面goroutine 调度模型
在这里插入图片描述
M: 操作系统里面的线程
P:上下文
G: goroutine

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/201907280014129.png)
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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