17、Ruby 多线程编程:线程、纤程与 Ractor 详解

Ruby 多线程编程:线程、纤程与 Ractor 详解

1. 多任务处理的利与弊

多任务处理在计算机编程中非常有用。当程序需要等待一个任务完成,如向慢速服务器发出 API 调用时,多任务处理能让程序将控制权交给其他任务,在等待期间继续执行有用的工作。如果计算机拥有多个 CPU,程序还能将任务分配到多个 CPU 上执行,从而显著提升运行速度。

然而,多任务处理也相当复杂。在多任务程序中,一个任务可能会改变另一个任务正在使用的数据状态,导致该任务对数据的理解出现偏差。同时,多个任务可能会争夺有限的资源,如文件系统,甚至可能会相互覆盖彼此的更改。由于人们很难预测复杂线程场景的影响,因此意外的 bug 成为了一个实际问题。

2. 线程安全与竞争条件

在编写同时执行多个任务的程序时,每个“任务”被称为一个线程,目标是实现线程安全,即无论线程以何种顺序执行,代码都能正确运行。但在某些情况下,操作顺序至关重要。例如,当两个线程同时写入一个日志文件时,如果最后一个线程覆盖了第一个线程的内容,而不是追加写入,那么日志文件的最终内容将取决于哪个线程先执行。这种情况被称为竞争条件,会导致难以诊断的 bug。

实现线程安全的关键是避免线程之间共享数据或状态信息,特别是当一个线程可以在其他线程不知情的情况下更改这些数据时。但有时必须共享信息,如访问公共数据库,这时就需要使用特定的结构来限制对共享资源的访问,确保同一时间只有一个线程可以访问。

3. Ruby 的全局解释器锁(GIL)

历史上,Ruby 程序存在一个全局解释器锁(GIL),它确保在任何时候只有一个线程能被 Ruby 实际执行。GIL 是 Ruby 保护线程

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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