Go语言之channel的一些疑问与思考

本文概述了Go语言中goroutine如何通过channel进行消息传递实现并发,特别强调了无缓冲通道的阻塞机制。讨论了《Go语言编程》中关于channel的使用和传递,展示了Go语言独特的通信模型

1、怎么理解

 《Go语言编程》学习笔记——goroutine与并发通信_WonderChaos的博客-优快云博客 提到的”Go语言提供的是另一种通信模型,即以消息机制而非共享内存作为通信方式”?

channel管道是goroutine之间的桥梁,本质上是通过对共享资源的消息传递来完成goroutine间的同步。

2、阻塞
对于无缓冲的管道来说,必须要求发送goroutine和接收goroutine同时准备好,才能完成发送和接收操作。如果任意一方没有准备好,就会导致先执行发送或接收操作的goroutine阻塞等待。

3、《Go语言编程》学习笔记——channel 3_WonderChaos的博客-优快云博客 中提到channel的传递,怎么理解

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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