C# 多线程

本文探讨了在图像处理任务中如何有效地使用多线程技术来优化程序性能,避免主界面UI受阻。文章详细介绍了如何在不干扰主线程的情况下创建线程、缓存数据及展示实时图像的方法,并分析了使用timer和data_received可能带来的问题。最后,作者分享了在图形处理领域的初步理解与学习路径。
现在要做到图像处理了,看了一些东西,为了不影响主界面UI的进程,需要另开线程,然后把数据放到缓存里,当前同时要有当前数据的图像显示。实话,我一无所知。不知道怎么用新的线程,不知道怎么放在缓存里,图像的知道一点点。现在我的程序,没有加我上面的所有东西,运行起来,线程数23,不知道是不是太多了。可能是通信里我部分用timer进行打包发送,在发送完有一个数据发送完的EventHandler;在data_received进行数据的接收和验证,有一个发送一个数据的EventHandler。看网上说的,最好不要用timer和data_received,它们都有自己的线程,而且data_received接收数据貌似也不太准确,而且它会另开线程。现在的东西也需要修改,而图形处理我是真心不知道,唉,看看学习学习吧!
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现;③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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