boost库在工作(22)任务之二

本文探讨了软件如何根据用户的计算机配置动态调整性能,确保流畅的用户体验。通过使用线程池技术,开发者能够有效管理后台任务,减轻CPU负担,提高软件响应速度。

往往我们开发出来的产品,都是运行在不同的国家,不同的地区,不同生活水平的用户,因而软件产品会运行在不同的环境的电脑里。比如富裕国家里的电脑硬件资源,都比较好,如果还是按低配置电脑的水平设计,显示不会满足用户的要求。但是按高配置要求的硬件资源来设计,行吗?也不行,比如软件安装到工厂这样节约资源的电脑硬件资源里,就会运行不起来,或者说不流畅。因此,在设计软件产品时,需要动态适应电脑运行环境,或者根据电脑当前的情况来运态修改。比如当用户正在操作时,减少后台任务的运行,当用户不操作时,再增加后台任务的运行。这样,就会显著地改变用户对软件的操作体验。软件开发人员想更容易、方便地解决这些问题,可以使用线程池的方式来运行任务队列来解决,当需要减少占用CPU时,就挂起一些线程,当CPU空闲时,就恢复线程的运行。

从前面已经学习过线程池,只需要把线程池添加到任务队列里,就可以实现这个功能了,例子如下:
// boost_015.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
#include <boost/asio.hpp>
#include <boost/bind.hpp>
#include <boost/thread.hpp>
#include <boost/thread/mutex.hpp>
#include <iostream>

void TaskRun(int nVal)
{
	//下面输出需要加锁,不能多个线程共享输出。
	static boost::mutex mutexCout;
	boost::lock_guard<boost::mutex> autoLock(mutexCout);
	std::cout << "TaskRun: " << nVal << std::endl;
}

//封装线程组运行的类, 并且演示使用类成员函数作为线程组运行函数

class CThreadBase
{
public:
	CThreadBase(void)
		:m_Work(m_ioService)
	{
	}

	void Start(int nMaxCount)
	{		
		//循环地创建N个线程。
		for (int i = 0; i < nMaxCount; ++i)
		{
			m_threadGroup.create_thread(boost::bind(&CThreadBase::Run, this, i));
		}
	}

	void Stop(void)
	{
		//
		m_ioService.stop();
		//等所有线程退出。
		m_threadGroup.join_all();
	}
	//测试任务队列
	
	void TestTask(void)
	{
		//放入几个任务。
		m_ioService.post(boost::bind(TaskRun, 10));
		m_ioService.post(boost::bind(TaskRun, 2));
		m_ioService.post(boost::bind(TaskRun, 88));	
		m_ioService.post(boost::bind(TaskRun, 99));
		m_ioService.post(boost::bind(TaskRun, 888));
		m_ioService.post(boost::bind(TaskRun, 1314520));	
	}
private:
	virtual void Run(int nVal)
	{
		//运行队列里的任务。
		boost::system::error_code errorCode;
		m_ioService.run(errorCode);		
	}
private:
	//定义一个任务队列。
	boost::asio::io_service m_ioService;
	boost::asio::io_service::work m_Work;
	//定义一个线程组对象。
	boost::thread_group m_threadGroup;	
};


int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	//
	CThreadBase threadBase;

	//设置最大的线程个数。
	threadBase.Start(3);
	threadBase.TestTask();

	Sleep(2000);
	threadBase.Stop();

	system("pause");

	return 0;
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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