16、Rust并发编程:线程、通道与异步编程

Rust并发编程深入解析

Rust并发编程:线程、通道与异步编程

1. Rust中的线程

线程是操作系统提供的独立执行路径,允许程序并发运行代码。所有代码都在一个线程上执行,默认情况下是主线程,每个进程只有一个主线程。每个线程都有自己的栈,而进程的所有线程共享堆内存。

Rust标准库为Windows和POSIX(如Linux、Unix和MacOS)提供了线程接口,除了一些细节外,它们的工作方式相同。以下是一个简单的Rust线程使用示例:

use std::thread;

fn main() {
    println!("main: {:? }", thread::current().id());
    let handle = thread::spawn(|| {
        println!("spawned: {:? }", thread::current().id());
    });
    // Wait for the thread to finish
    handle.join().unwrap();
}

在上述代码中,闭包在一个新线程上运行,并打印出线程的ID。 spawn 函数还返回一个句柄,用于与线程交互,例如等待线程完成( join() )。以下是一些值得注意的线程函数:
- handle.join() :阻塞调用线程,直到加入的线程完成。
- thread::current() :获取调用该函数的线程的句柄。
-

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【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定区间卡尔曼滤波(FKF)分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论Matlab实现,涵盖了非线性系统状态估计、多源数据融合、目标跟踪及传感器优化等应用场景。文中通过Matlab代码实例演示了各类滤波方法在动态系统中的性能对比适用条件,尤其强调在复杂噪声环境非线性系统中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论基础的研究生、科研人员及从事自动化、导航、机器人、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于动态系统的状态估计噪声抑制,如目标跟踪、无人机姿态估计、电池SOC估算等;②为科研项目提供主流滤波算法的Matlab实现参考,支持算法复现性能对比;③辅助教学课程设计,帮助理解滤波算法的核心原理编程实现。; 阅读建议:建议结合Matlab代码实践操作,重点关注不同滤波算法在非线性、非高斯环境下的表现差异,建议读者按章节顺序学习,并参考文档中提供的网盘资源获取完整代码仿真模型以加深理解。
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