67、线程安全编程指南

线程安全编程核心指南

线程安全编程指南

1. 线程安全概述

在编程中,创建线程安全的代码是一项具有挑战性的任务。首选的解决方案是不使用线程,单线程解决方案不存在线程安全问题,它安全、可预测、易于编写和调试。如果能找到不使用线程的解决方案,就应该采用它。可以利用定时器、委托方法、事件处理程序、通知和通知队列等在主线程上及时分割工作并响应事件。

然而,并非所有任务都能在主线程上执行。长时间运行的代码会阻塞主线程,降低其响应性,甚至可能导致应用崩溃。对于这类问题,线程是唯一的解决方案。

2. 避免线程安全问题的方法

2.1 不使用线程

尽量在主线程上完成所有工作,避免引入线程带来的复杂性。只要所有代码都在主线程上执行,就不会有线程安全问题。

2.2 不共享数据

几乎所有并发问题都是由多个线程同时尝试更改相同的数据或对象引起的。如果线程 A 和线程 B 分别使用和修改各自的数据,代码就隐式地是线程安全的。

例如,iOS 应用程序在不同的进程中运行,每个进程有自己的线程,且进程之间没有共享数据,因此不存在线程安全问题。

一种线程安全的解决方案是将数据传递给另一个线程,确保线程不会同时使用同一个对象。以 UIWebView 为例,其工作流程如下:
1. 主线程准备 NSURLRequest 对象。
2. 主线程将 NSURLRequest 对象传递给 -loadRequest: 方法。
3. -loadRequest: <

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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