多线程相关资料网址

本文详细介绍了iOS开发中的多线程技术,包括NSThread、NSOperation及GCD等核心概念与应用实践。通过丰富的实例讲解了如何有效利用这些技术进行并行开发,提高应用程序的性能。

iOS 多线程编程技术之NSThread、Cocoa NSOperation、GCD

http://blog.jobbole.com/69019/

iOS开发系列 - 并行开发其实很容易 (有时间时候看)

http://www.cnblogs.com/kenshincui/p/3983982.html#autoid-8-0-0


iOS 多线程之NSThread 使用

http://www.cnblogs.com/JackieHoo/p/5024907.html

深入浅出 iOS 之多线程 NSThread

http://mysuperbaby.iteye.com/blog/1555487


多线程编程2 - NSOperation

http://blog.youkuaiyun.com/q199109106q/article/details/8565923

知其然亦知其所以然 - NSOperation 并发编程

http://www.cocoachina.com/game/20151201/14517.html


线程间的通信、同步方式与进程间通信方式

http://www.jianshu.com/p/9218692cb209

线程间同步方式总结

http://m.blog.youkuaiyun.com/article/details?id=51089401

秒杀多线程面试题系列

http://blog.youkuaiyun.com/column/details/killthreadseries.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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