线程同步

博客介绍了临界区(Critical Section),它是独占访问共享资源的代码,任意时刻只允许一个线程访问。使用时以CRITICAL_SECTION结构对象保护资源,需用特定函数标识和释放,且要初始化。还给出了相关代码示例,展示如何利用临界区操作共享资源。

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临界区

  临界区(Critical Section)是一段独占对某些共享资源访问的代码,在任意时刻只允许一个线程对共享资源进行访问。如果有多个线程试图同时访问临界区,那么在有一个线程进入后其他所有试图访问此临界区的线程将被挂起,并一直持续到进入临界区的线程离开。临界区在被释放后,其他线程可以继续抢占,并以此达到用原子方式操作共享资源的目的。

  临界区在使用时以CRITICAL_SECTION结构对象保护共享资源,并分别用EnterCriticalSection()和LeaveCriticalSection()函数去标识和释放一个临界区。所用到的CRITICAL_SECTION结构对象必须经过InitializeCriticalSection()的初始化后才能使用,而且必须确保所有线程中的任何试图访问此共享资源的代码都处在此临界区的保护之下。否则临界区将不会起到应有的作用,共享资源依然有被破坏的可能。

 CRITICAL_SECTION g_cs;// 临界区结构对象
char g_cArray[10];// 共享资源

UINT ThreadProc10(LPVOID pParam)
{
 EnterCriticalSection(&g_cs);// 进入临界区

 for (int i = 0; i < 10; i++)// 对共享资源进行写入操作
    {
        g_cArray[i] = ’a’;
        Sleep(1);
 }
 LeaveCriticalSection(&g_cs);// 离开临界区

 return 0;
}


UINT ThreadProc11(LPVOID pParam)
{
  EnterCriticalSection(&g_cs);// 进入临界区

 for (int i = 0; i < 10; i++)// 对共享资源进行写入操作
 {
  g_cArray[10 - i - 1] = ’b’;
  Sleep(1);
 }
 LeaveCriticalSection(&g_cs);// 离开临界区

 return 0;
}
……
void CSample08View::OnCriticalSection()
{
 InitializeCriticalSection(&g_cs);// 初始化临界区

 AfxBeginThread(ThreadProc10, NULL);// 启动线程
 AfxBeginThread(ThreadProc11, NULL);

 Sleep(300);// 等待计算完毕

 CString sResult = CString(g_cArray);// 报告计算结果

 AfxMessageBox(sResult);
}

   

内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片和扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径和语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解和实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析和处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库和配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
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