多线程基础

>1多线程可以将耗时操作放在子线程执行,保证UI界面的正常交互,常见的耗时操作:I/0操作和网络请求;
>2基本概念
     <1>同步:多个任务依次执行;异步:多个任务同时执行;
     <2>进程:运行的应用程序;线程:进程的基本单位,用来执行任务;
     <3>多线程就是一个进程中开启多个线程;
          >1优点:可以适当提高程序运行效率和CPU的执行效率;
          >2缺点:线程太多会造成程序效率的下降和CPU的效率;
     <4>应用程序启动后会自动开启一个线程,称为主线程(UI线程),主要处理界面刷新和交互事件,如点击,滚动,拖拽等;
>3多线程实现方法:pthread/NSThread/GCD/NSOperation
>4MRC和ARC区别
     <1>MRC:谁申请,谁释放;
     <2>ARC:编译器会在代码的适当位置放置release/retain/autorelsease来管理内存;
>5NSThread创建线程的三种方式:
     <1>对象方法     
          
- (void)threadDemo1
{
    NSThread *thread = [[NSThread alloc] initWithTarget:self selector:@selector(demo:) object:@"alloc"];
    // 手动启动线程
    [thread start];
}
     <2>类方法
- (void)threadDemo2
{
    [NSThread detachNewThreadSelector:@selector(demo:) toTarget:self withObject:@"detach"];
}
     <3>NSObject的分类创建
- (void)threadDemo3
{
    [self performSelectorInBackground:@selector(demo:) withObject:@"perform"];
}
>6线程的生命周期:创建-就绪-执行-阻塞-死亡;
     <1>线程死亡可以使用exit方法;
     <2>线程死亡前注意释放由C语言框架创建的对象;
>7线程属性:name,priority,stackSize;
>8%zd NSInterge :有符号整数;%tu NSUInteger:无符号整数;均可以自适应64/32位设备;
>9当多线程共同操作统一资源时,需要注意线程安全的问题,简单的方法就是添加互斥锁;
     <1>每一个继承至NSObject的对象都带有一把互斥锁;
     <2>至少要锁住数据的读写部分;
     <3>添加锁后性能降低;
>10互斥锁和自旋锁的区别
     <1>互斥锁是当前线程以休眠的方式等待其他线程的执行;
     <2>自旋锁是当前线程以死循环的方式等待其他线程的执行;
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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