多线程目录与前序

emmm... 最近写东西一个定时器的库,依旧很混乱。趁着调试空闲,整理一下。


首先为什么要有这个东西? 很简单,如果所有程序都是单线程的话,那就很恐怖了。举个栗子:

有这样一个单线程的程序区实现实时更新进度条:

更新进度条需要做两件事情,1:计算进度 2.更新进度条显示。 因为更新进度条是实时的,也就是在一个while循环内不断的进行计算。

这样的话操作系统就没有时间去更新进度条。那么便会产生这种情况,用户看到的是一个空的进度条。待结果返回的时候才会更新,就发现进度已经全满了。


那么正确的做法应该是什么呢? 用一个单独的线程来进行计算进度条。然后每次迭代中给另一个线程发信号来逐步更新进度条。而线程在CPU中以极快的速度切换,也就很好的实现了更新与计算进度的同步进行。


1.基本线程管理

内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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