请问什么叫做“虚线程”

C/C++ > C++ 语言 [问题点数:40分,结帖人twhtwhtwhtwh]
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红花 2011年4月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
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C++/C 面试

目录(?)[+] Reference:... 1.new、delete、malloc、free关系 delete会调用对象的析构函数,和new对应,free只会释放内存,new调用构造函数。malloc与free是C++/C语言的标准库函数,new/delete是C++

C++ 面试宝典 - 知识点集锦

Reference:... 1.new、delete、malloc、free关系 delete会调用对象的析构函数,和new对应,free只会释放内存,new调用构造函数。malloc与free是C++/C语言的标准库函数,new/delete是C++的运算符。它们都

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...

C++ 面试题大全

1.new、delete、malloc、free关系 delete会调用对象的析构函数,和new对应,free只会释放内存,new调用构造函数。malloc与free是C++/C语言的标准库函数,new/delete是C++的运算符。它们都可用于申请动态内存和释放...

半导体制发展史

半导体制发展史——大杀器级别文献 ...

BAT机器学习面试1000题系列(第1~305题)

BAT机器学习面试1000题系列 整理:July、元超、立娜、德伟、贾茹、王剑、AntZ、孟莹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络,取之分享,用之分享,且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接...

短时突触可塑性(short-term synaptic plasticity)

若这种变化只持续数十毫秒到几分,便称之为短时突触可塑性,其中效率增强与减弱分别叫做短时增强(short-term enhancement)与短时抑制(short-term depressed);而持续数百毫秒的增强又被称之为短时易化( ...

iOS触摸屏幕后发生了什么

好奇触摸事件是如何从屏幕转移到APP内的? ... 纠结于如何实现这个奇葩响应需求? 亦或是已经被响应链、手势、target-action这一系列响应触摸事件的方式折腾到不会打Hello World?...现在 是时候带你上分了~ (强行YY...

Windows式开发设计指南(六) 键盘

甚至在一些应用式中,我们更习惯於使用滑鼠,例如在游戏、画图式、音乐式以及Web浏览器等式中就是这样。然而,我们可以不使用滑鼠,但绝对不能从一般的PC中把键盘拆掉。 相对於个人电脑的其他元件,键盘有...

网卡介绍——MAC与PHY的关系分析

(一)网卡初步认识 网络适配器又称网卡或网络接口卡(NIC),英文名Network Interface Card.它是使计算机联网的设备.平常所说的网卡就是将PC机和LAN连接的网络适配器.网卡(NIC) 插在计算机主板插槽中,负责将用户要传递...

Resnet学习和理解

一直以来,经常在各种复杂的结构中使用或者听说过Resnet的名字,但是一直也没有学习过这篇文章,现在趁着有时间,学习一下Resnet...深度神经网络(DCNN)结构是很难训练的,这里我们提出一种叫做“residual learnin...

UML的9种图例解析

2) 在系统中,每个类具有一定的职责,职责指的是类所担任的任务,即类要完成什么样的功能,要承担什么样的义务。一个类可以有多种职责,设计得好的类一般只有一种职责,在定义类的时候,将类的职责分解成为类的属性...

Android性能优化实践

绘制优化 绘制原理 View的绘制流程有3个步骤,分别是measure、layout和draw,它们主要运行在系统的应用框架层,而真正将数据渲染到屏幕上的则是系统Native层的SurfaceFlinger服务来完成的。 ...

UML图中类之间的关系:依赖,泛化,关联,聚合,组合,实现

2) 在系统中,每个类具有一定的职责,职责指的是类所担任的任务,即类要完成什么样的功能,要承担什么样的义务。一个类可以有多种职责,设计得好的类一般只有一种职责,在定义类的时候,将类的职责分解成为类的属性...

Windows式开发设计指南--图形基础

5. 图形基础 图形装置介面(GDI:Graphics Device Interface)是Windows的子系统,它负责在视讯显示器和印表机上显示图形。正如您所认为的那样,GDI是Windows非常重要的部分。不只您为Windows编写的应用系统在显示...

Windows式开发设计指南(九)子视窗控制项

9. 子视窗控制项 回忆第七章的CHECKER式。这些式显示了矩形网格。当您在一个矩形中按下滑鼠按键时,该...这些矩形由一个叫做ChildProc的独立视窗讯息处理式维护。 如果有必要,无论矩形是否被选中,都可以给Chi

Effective Objective-C(第29-36条)内存管理篇,ARC、循环引用、引用计数

在OC这种面向对象语言里,内存管理是个重要概念。要像用一门语言写出内存使用效率较高且又没有bug的代码,就得掌握内存管理模型的种种细节。一旦理解这些规则,你就会发现,其实OC的内存管理没有那么复杂,再进入ARC...

深入浅出地讲解麦克斯韦方程组

花了好长好长时间写的,转载请注明作者。 ======================================= 题主简直坑爹。不讲微积分怎么给你讲麦克斯韦方程组?你不知道麦克斯韦方程组里面每个方程都是一个积分或者微分么?...

大话存储系列11——NAS、DAS、SAN三国争霸

原文转自:... ...1、什么是NAS 找了一篇非常非常好的文章,把NAS的解释的淋漓尽致,看下面的东西之前,一定要看这篇文章: 转自:http://www.storageonline.com.cn/storage/nas/what-is

JavaScript——从setTimeout()的执行了解js的单线程和异步

众所周知,JavaScript是单线程的,那么到底什么是单线程呢?今天我们就用setTimeout()举例,看看单线程到底是什么样的。 单线程,从名字就能知道,它只有一个主线。单线程就意味着,所有任务需要排队,前一个任务...

计算机网络谢希仁课后习题

第一章书后习题解析 1-01 计算机网络向用户可以提供哪些服务? 答:计算机网络向用户提供的最重要的功能有两个,连通性和共享。 1-02 试简述分组交换的特点 答:分组交换实质上是在“存储——转发”基础上发展起来的...

快速上手 Kotlin 开发系列之协程的挂起

前言 上一节中我们提到了下面的示例,它使用了 async 关键字来创建一个协程。 launch(Dispatchers.Main) { val avatar = async { getAvatar() }//获取用户头像 val logo = async { getLogo() }//获取 Logo ...

Linux下的多线程编程二(线程的同步与互斥)

一、什么叫做线程的同步与互斥?为什么需要同步与互斥? 二、互斥量 三、条件变量 四、信号量 五、读写锁

js的单线程和异步

前言 说到js的单线程(single threaded)和异步(asynchronous),很多同学不禁会想,这不是自相矛盾么?其实,单线程和异步确实不能同时成为一个语言的特性。js选择了成为单线程的语言,所以它本身不可能是异步的...

lint使用简介

LINT 工具是一种软件质量保证工具,许多国外的大型专业软件公司,如微软公司,都把它作为程序检查工具,在程序合入正试版本或交付测试之前一定要保证通过了 LINT检查,他们要求软件工程师在使用LINT时要打开所有的...

第11章、 认识与学习 BASH

11.1. 认识 BASH 这个 Shell 管理整个计算机硬件的其实是操作系统的核心 (kernel),这个核心是需要被保护的! 所以我们一般使用者就只能透过 shell 来跟核心沟通,以让核心达到我们所想要达到的工作。...

计算机网络知识点(运输层)

文章目录重要内容5.1 运输层协议概述5.1.1 进程间的通信5.1.2 运输层的两个主要协议5.1.3 运输层的端口5.2 用户数据报协议UDP5.2.1 UDP概述5.2.2 UDP的首部格式5.3 传输控制协议TCP5.3.1 TCP最主要的特点5.3.2 TCP的...

音乐入门记录

第一章 音及音高 音是由于物体的振动而产生的 音有高低、强弱、长短、音色等四种性质。 音的高低是由于物体在一定时间内的振动次数(频率)而决定的。振动次数多,音则高;振动次数少,音则低。 音的长短是由于音的延续...

浏览器是如何工作的:Chrome V8让你更懂JavaScript

关注 ... 加入我们一起学习,天天进步 ...   V8 是由 Google 开发的开源 JavaScript 引擎,也被称为虚拟机,模拟实际计算机各种功能来实现代码的编译和执行。... 为什么需要 JavaScript 引擎 ...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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