windows C/C++ 线程安全(二)跨进程的线程控制之于互斥体

windwos跨进程使用句柄 windows是通过句柄对进程中的各种内核对象进行引用。实际上windows句柄就是一个索引,索引对应对象的地址,拿到地址就可以获取对象本身了 句柄表存放的三个值 1句柄是否有继承权限2句柄(索引)3对象的地址 110x11111111 跨进... 阅读详情

承接上一篇:https://blog.youkuaiyun.com/uVarAndMethod/article/details/90359480 

DWORD WaitForSingleObject(					
  HANDLE hHandle,        // handle to object					
  DWORD dwMilliseconds   // time-out interval					
);										
功能说明:										
等待函数可使线程自愿进入等待状态,直到一个特定的内核对象变为已通知状态为止.					
					
hHandle:										
内核对象句柄,可以是进程也可以是线程.					
					
dwMilliseconds:								
等待时间,单位是毫秒  INFINITE(-1)一直等待					
					
返回值:										
WAIT_OBJECT_0(0)			等待对象变为已通知							
WAIT_TIMEOUT(0x102)			超时		
										
特别说明:										
1、内核对象中的每种对象都可以说是处于已通知或未通知的状态之中										
2、这种状态的切换是由Microsoft为每个对象建立的一套规则来决定的									
3、当线程正在运行的时候,线程内核对象处于未通知状态								
4、当线程终止运行的时候,它就变为已通知状态						
5、在内核中就是个BOOL值,运行时FALSE 结束TRUE					
					
eg:
DWORD WINAPI ThreadProc1(LPVOID lpParameter)					
{					
	for(int i=0;i<5;i++)				
	{				
		printf("+++++++++\n");			
		Sleep(1000);			
	}				
	return 0;				
}					
					
int main(int argc, char* argv[])					
{					
					
	//创建一个新的线程				
	HANDLE hThread1 = ::CreateThread(NULL, 0, ThreadProc1, NULL, 0, NULL);							
	DWORD dwCode = ::WaitForSingleObject(hThread1, INFINITE);								
	MessageBox(0,0,0,0);							
	return 0;				
}					
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
	
DWORD WaitForMultipleObjects(							
	  DWORD nCount,             // number of handles in array							
	  CONST HANDLE *lpHandles,  // object-handle array							
	  BOOL bWaitAll,            // wait option							
	  DWORD dwMilliseconds      // time-out interval							
	);															
	功能说明:														
	同时查看若干个内核对象的已通知状态															
	nCount:															
	要查看内核对象的数量															
	lpHandles:															
	内核对象数组															
	bWaitAll:															
	等到类型  TRUE 等到所有变为已通知  FALSE 只要有一个变为已通知															
	dwMilliseconds:															
	超时时间															
	INFINITE一直等待															
	返回值:														
	bWaitAll为TRUE时,返回WAIT_OBJECT_0(0) 代码所以内核对象都变成已通知															
	bWaitAll为FALSE时,返回最先变成已通知的内核对象在数组中的索引															
	WAIT_TIMEOUT(0x102)			超时				
								
								
	eg:														
	DWORD WINAPI ThreadProc1(LPVOID lpParameter)							
	{							
		for(int i=0;i<5;i++)						
		{						
			printf("+++++++++\n");					
			Sleep(1000);					
		}						
		return 0;						
	}							
								
	DWORD WINAPI ThreadProc2(LPVOID lpParameter)							
	{							
		for(int i=0;i<3;i++)						
		{						
			printf("---------\n");					
			Sleep(1000);					
		}														
		return 0;						
	}							
															
	int main(int argc, char* argv[])							
	{															
		HANDLE hArray[2];													
		//创建一个新的线程						
		HANDLE hThread1 = ::CreateThread(NULL, 0, ThreadProc1, 						
			NULL, 0, NULL);													
		//创建一个新的线程						
		HANDLE hThread2 = ::CreateThread(NULL, 0, ThreadProc2, 						
			NULL, 0, NULL);													
		hArray[0] = hThread1;						
		hArray[1] = hThread2;												
		DWORD dwCode = ::WaitForMultipleObjects(2, hArray,FALSE,INFINITE);														
		MessageBox(0,0,0,0);														
		return 0;						
	}							

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
	进程一:
	HANDLE g_hMutex = CreateMutex(NULL,FALSE, "XYZ");
	
	进程二:
	HANDLE g_hMutex = OpenMutex(MUTEX_ALL_ACCESS,FALSE, "XYZ");
	WaitForSingleObject(g_hMutex,INFINITE);
	
	//逻辑代码
	ReleaseMutex(g_hMutex);
	
	进程三:	
	HANDLE g_hMutex = OpenMutex(MUTEX_ALL_ACCESS,FALSE, "XYZ");	
	WaitForSingleObject(g_hMutex,INFINITE);
	
	//逻辑代码	
	ReleaseMutex(g_hMutex);	
		
	互斥体与临界区的区别:	
	1、临界区只能用于单个进程间的线程控制.	
	2、互斥体可以设定等待超时,但临界区不能.	
	3、线程意外终结时,Mutex可以避免无限等待.	
	4、Mutex效率没有临界区高.

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Where there is life, there is hope. 1470
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