线程池用法(笔记)

本文探讨了使用C#中的线程池执行方法,并通过结构体传递数据的实践。展示了如何设置线程池的最大线程数,将自定义的线程方法加入线程池队列,以及如何在线程方法中接收并处理传递的数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

       public static void test2(object a)
        {
            TdData ccc = (TdData)a;
            Console.WriteLine("我是线程方法2"+ ccc.url.ToString());
        }
        public struct TdData // 传递数据
        {
            public string url;  //数据string字段      
        }

            ThreadPool.SetMaxThreads(2, 2);
            //最多同时执行两个线程,线程池大小2

           // ThreadPool.QueueUserWorkItem(test);
            //将线程方法加入线程池队列
            TdData aa = new TdData();
            aa.url = "测试";
            ThreadPool.QueueUserWorkItem(test2, aa);

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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