进程和线程

本文详细解释了进程和线程的概念及其区别,包括资源分配、处理机调度、并发性实现等核心内容。此外还介绍了如何查看电脑的处理器核心数及线程数。

打开资源管理器我们能看到进程:

 

进程(Process)是表示资源分配的基本单位,又是调度运行的基本单位。进程看成一块包含了某些资源的内存区域。

例如:当客户打开一个txt文档时,系统就创建一个进程,并为它分配资源。只要打开应用程序,就会创建进程。

 

线程(Thread)是进程中执行运算的最小单位,也是执行处理机调度的级别单位。

在上面的截图中,我们可以看到QQ运行了一个进程,但是包含119个线程。

1.  一个线程只能属于一个进程,而一个进程可以有多个线程,但至少有一个线程。

2. 资源分配给进程,但真正在处理机上运行的是线程。

3. 通过线程可方便有效地实现并发性。进程可创建多个线程来执行同一程序的不同部分。

4. 利用充分发挥多处理器的功能。一个进程创建多个线程,每个线程运行在一个处理器上,从而实现应用程序的并发性,使每个处理器得到充分运行。

5. 线程在执行过程中,需要协作同步。不同进程的线程要利用消息通信的办法实现同步。

来看看自己的电脑是几核几线程的:

看到第一行有八个方框,那么是八线程,几核看具体看型号, 有的是一核一线程,有的是一核双线程。我的电脑是四核八线程。

几核代表几个CPU。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiao9426926/p/5981000.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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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