14、C++ 多线程与同步编程指南

C++ 多线程与同步编程指南

在多线程编程中,数据同步是一个关键问题,它涉及到多个线程对共享资源的安全访问。本文将介绍几种常见的多线程同步技术,包括无锁栈的实现、共享内存中原子变量的使用以及异步函数和 futures 的探索。

1. 无锁栈的实现

我们首先实现一个简单的整数栈应用程序,通过无锁方式实现元素的入栈操作。

步骤如下
1. 定义 Node 结构体 :用于存储栈中的元素,包含数据字段和指向下一个元素的指针。

struct Node {
    int data;
    Node* next;
};
  1. 定义 Stack 类 :包含一个原子指针 head 用于跟踪栈顶元素。
#include <atomic>
class Stack {
    std::atomic<Node*> head;
public:
    Stack() {
        std::cout << (head.is_lock_free() ? "" : "not ") << "lock-free" << std::endl;
    }
    void Push(int data) {
        Node* new_node = new N
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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