多线程编程散记

1.win32线程同步机制包括全局变量、事件、临界区、互斥量和信号量


2.MFC中的线程,是区分为用户界面线程和辅助线程的


3.在Linux中,线程其实是所谓的"轻量级进程"  


4.在Linux中可以用POSIX库函数而不是fork()来创建线程


5.关于pthread的常用函数有pthread_create pthread_exit pthread_join pthread_detach pthread_self 


6.处于detached状态的线程能在自己结束执行的时候回收内存,而不需要其父进程等待其结束再将其内存回收


7.线程间的互斥操作可以用mutex来实现,mutex具有原子性、单一性和非忙等待性,它本身只可能处于两种状态之一:锁定或未锁定


8.线程的撤消  继续运行到取消点才能完成,称为延迟撤消


9.OpenMP是一种面向共享内存以及分布式共享内存的多处理器多线程并行编程语言,是能够被用于显示指导多线程、共享内存并行的应用程序编程接口,它是基于共享内存多处理的系统结构的


10.OpenMP的执行模型采用Fork-Join的形式(Fork创建/唤醒,Join多线程会合),主线程与派生线程并行


11.OpenMP功能由编译指导语句与运行库函数的形式提供,并通过环境变量灵活控制程序运行


12.循环并行化是将for循环中的工作分配到一个线程组中,组中线程分别完成循环中的一部。要求保证两次循环之间不存在数据相关性


13.并行区域编程是使一段代码能在多个线程内部同时执行


14.线程同步机制包括互斥锁和事件通知,前者维护一块代码或一块内存的一致性,后者控制代码执行顺序


15.OpenMP的性能分析包括以下四点:OpenMp本身的开销,负载均衡,局部性,线程同步带来的开销


16.MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口,MPI程序是基于消息传递的并行程序


17.消息传递是并行执行的各个进程具有自己独立的堆栈和代码段,作为互不相关的多个程序独立执行。进程之间的信息交互完全通过显式地调用通信函数来完成


18.基于消息传递的并行程序可以划分为单程序多数据和多程序多数据。前者(SPMD)实际上是运行同样的一个程序而处理不同的数据


19.MPI提供通信接口及其相应的底层软件 MPI的四个基本函数:MPI_Init MPI_Finalize MPI_Comm_Rank MPI_Comm_Size  后两者分别用于标识各个进程和进程组中进程个数


20.MPI点对点通信 通过Send&Recv  消息管理7要素:buf,count,datatype,destination/source,tag,comm,status


21.MPI集群通信,包括一对多,多对一,多对多的进程通信模式   通信操作有同步、广播、聚集、播撒、扩展聚集和播撒、全局交换 聚合操作有规约、扫描


22.通信开销=通信固有延迟+消息传递开销


23.关于计算粒度的选择,当通信成为性能瓶颈的时候,一般来说选取较高的计算粒度


24.消息聚合是指,将小的信息聚合起来一起发送,减少总的通信次数


25.解决负载均衡问题,需要静态负载划分和动态负载划分

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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