Asynchronous Procedure Calls

本文深入探讨了APC(异步过程调用)的工作原理及注意事项,包括在线程启动时APC的影响、QueueUserAPC函数的错误处理、APC队列的执行时机与清除条件,以及APC队列长度与内存的关系。

这两天在看APC的东西,顺便写个总结:

1 要注意在线程刚创建但还没开始第一次运行时(如果是给了CREATE_SUSPENDED就不会这样了),如果给线程投递APC(QueueUserAPC),那么只要APC函数没执行完,真正的线程函数就不会执行。大家可以写个例子,创建完线程立即给它不停的发APC,它将一直执行APC函数。

2 QueueUserAPC函数一般不会出错(参数正确的话),出错的话就是ERROR_NOT_ENOUGH_MEMORY。

3 当线程函数开始执行以后,如果进入了alertable state,则系统会检查线程的APC队列,如果队列中有东西,则依次执行里面的项,每执行一项就从队列中删除一项,当通过执行清空APC队列后线程函数中的等待函数就会返回,而不管等待的内核对象是否触发。返回结果是WAIT_IO_COMPLETION 。

4 如果线程函数是在等待多个内核对象,则只要执行并清空了一次APC队列后,该等待函数返回,返回值为WAIT_IO_COMPLETION 。当APC队列很长,很耗时时,在这期间如果等待的内核对象被触发了,等待函数也不会返回。只有APC队列清空后才会返回。

5 APC队列是在用户的地址空间分配内存的,只要你的内存够大,APC队列的长度就可以增长。

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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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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