7、深入理解Rendezvous机制及其相关语句

深入理解Rendezvous机制及其相关语句

1. Rendezvous概述

Rendezvous与远程过程调用类似,涉及两个进程:调用进程和处理调用的进程。不过,调用由现有进程处理,不会因调用而创建新进程。从调用进程的角度看,Rendezvous是同步的,且两个进程可位于不同的虚拟或物理机器上。

Rendezvous通过操作来实现,调用进程使用操作的调用调用来发起Rendezvous。操作由执行输入语句的现有进程提供服务。

2. 输入语句

2.1 输入语句的一般形式和语义

输入语句是较为复杂但强大的语句,包含一个或多个由方括号分隔的操作命令。每个操作命令指定要服务的操作、可选的同步子句、可选的调度子句和代码块。其一般形式如下:

Each operation command specifies an operation to service, an optional syn-
chronization clause, an optional scheduling clause, and a block of code. An
operation command has the general form
  • op_expr :计算为操作的任何表达式,如名称或能力。
  • formal list :包含参数的类型和名称,与Java的方法头类似。
  • st (such - that):引入同步表
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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