在windows下调用_beginthread创建子线程并获得子线程id(函数返回值)，如果子线程很快退出，在主线程中调用WaitForSingleObject等待该线程id退出，会导致主线程卡死。需要修改_beginthread为_beginthreadex解决该问题...

我在主线程中起了多个子线程，想等所有子线程结束主线程再继续做后面的事情。 但是我自起子线程的函数下面用WaitForMultipleObjects等待所有子线程结束，会阻塞主线程导致程序无反应死掉。 请各位大侠帮忙看下应该...

http://www.cnblogs.com/budapeng/p/5442112.html http://blog.csdn.net/fivedoumi/article/details/51863931

在多线程(MT)编程出现之前，电脑程序的运行由一个执行序列组成，执行序列按顺序在主机的中央处理器(CPU)中运行。无论是任务本身要求顺序执行还是整个程序是由多个子任务组成，程序都是按这种方式执行的。即使子任务...

但是所谓的"主线程"main,其入口代码是类似这样的方式调用main的：exit(main(…))。 main执行完之后, 会调用exit()。 exit() 会让整个进程over终止，那所有线程自然都会退出。 2、主线程先退出，子线程继续运行的...

进程对象、线程对象、文件对象、文件映射对象、事件对象、互斥量对象等都属于内核对象。WIN32中一般通过CreateXXXX来创建内核对象，返回一个内核对象的句柄，进程不能直接操作内核对象，只能通过该句柄来访问内核...

主线程、子线程调用exit， pthread_exit，互相产生的影响。 1、在主线程中，在main函数中return了或是调用了exit函数，则主线程退出，且整个进程也会终止， 此时进程中的所有线程也将终止。...知道所有线程结束，

如果你没有等待线程结束就莽撞地结束程序，线程会被系统强制结束掉——在它完成它的工作之前。 由于让线程停工是操作系统的责任，很合理地我们会认为操作系统也有责任让其他线程知道某个线程停工了。 Sleep()这个...

关于线程的状态，各个书籍教材，系统的定义都...本篇介绍windows多线程的阻塞等待相关的函数。 一 WaitForSingleObject 函数声明如下 DWORD WINAPI WaitForSingleObject( _In_ HANDLE hHandle, _In_ DWORD dw...

1. 多线程实现的实例——闹钟功能　我么希望设计一个闹钟功能程序，主程序计时，子程序实现定时闹钟。为了实验少等待，我们在程序中设置时钟“逢6进1”，Win32平台(VS)下程序如下：#include #include using ...

1、子线程改变控制主线程的变量值后，使用break跳出线程的主循环while； 2、在mian里面判断到变量的值，增加线程.join()，这个函数是一直阻塞，直到子线程运行完。 代码： #include <iostream> #...

终止线程运行，最好的方法是自然返回return结束。在微软创建多线程API时，C/C++运行时库还不太成熟，导致一些API的调用与CRT会出冲突，使用CreateThread创建线程，并不是很推荐的，需要使用_beginthread。谈到线程...

主线程：  程序启动后就执行的那个线程称为... 第二，这一线程结束（不论是因为返回或因为调用了ExitThread（））会使得程序中的所有线程都被迫结束。程序也因此而结束， 其它线程没有机会做清理工作。  这是C r

windows多线程（二） 等待线程返回 多线程编程中，有时我们需要等待某一线程完成了特定的操作后再继续做其他事情，要实现这个目的，可以使用Windows API函数WaitForSingleObject，或者WaitForMultipleObjects。这两...

QThread实例代表一个线程，我们可以重新实现QThread::run()，要新建一个线程，我们应该先继承QThread并重新实现run()函数。...2.QCoreApplication::exec()必须只能从主线程调用，不能从QThread线程调用。classMyT...

PostThreadMessage的原型是这样的 BOOL PostThreadMessage( DWORD idThread, ...PostThreadMessage可以用于线程之间的异步通讯，因为它不用等待调用者返回， 这也许是线程通讯中最简单的一种方法了。 但是

多线程：一个进程创建时，默认情况下系统会为它创建一个主线程，（如果使用Native API创建的线程就没有主线程，是空的，必须自己创建主线程），应用程序可以自己创建线程，还有以前写过的一篇“DLL注入技术”，就是...

主线程在运行过程中还可以创建新的线程，即多线程。在同一进程中运行不同的线程的好处是这些线程可以共享进程的资源，如全局变量，句柄等。各个线程也可以用自己私有的堆栈用于保存私有数据。 线程的创建 线程描述...

WPF 自定义的等待对话框。弹出、关闭、进度。 等待对话框关闭时的通知。。。经过实际应用的。

首先了解一下线程互斥的概念，线程互斥说白了就是在进程中多个线程的相互制约，如线程A未执行完毕，其他线程就需要等待！ 线程之间的制约关系分为间接相互制约和直接相互制约。 所谓间接相互制约：一个系统中的多个...

一、线程与进程　线程：一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，...一个进程一直运行直到所有的非守护线程都结束运行后才能结束。进程线程定义进程是指处于运行中的程序，并且具有...

在开发过程中，我们或多或少会不经意在后台线程中调用了UIKit框架的内容，可能是在网络回调时直接imageView.image = anImage，也有...但仔细去思考，究竟为什么一定要在主线程操作UI呢？如果在后台线程对UI进行操...

近日，被Control的Invoke和BeginInvoke搞的头大，就查了些相关的资料，整理如下。感谢这篇文章对我的理解Invoke和BeginInvoke的真正含义。 (一）Control的Invoke和BeginInvoke 我们要基于以下认识： ...

Win32多线程编程学习心得 http://blog.csdn.net/jonathan321/article/details/50782832 博客原文地址：http://jerkwisdom.github.io/study/thread/thread-Summary/ 此处博客不再更新。 为什么多线程？ 多线程并不...

前言 老听公司的老哥们说MFC基于消息机制什么的...我理解的信号就是当线程或主线程执行完某一步,需要把当前执行的结果反馈给主线程或线程,这时候通过一个消息符号(自定义),该消息符号约定了具体做什么(接收到该信...

_endthread是自动删除线程句柄，而_beginthreadex是需要在结束线程后手动关闭句柄。 终止线程：_endthread终止由_beginthread创建的线程，并_endthreadex终止由_beginthreadex创建的线程。 可以显式调用_endthread...

【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）。

代码文件与B站上的视频教程同步，记录完整的模型分析建模过程，还有注意事项，包括我自己走的弯路，代码内容与接下来我要发布的博客同步。

数学建模最常用的30种算法！ 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年，来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队（本科38573队、专科3555队）、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

本Java视频教程基于 Hibernate4.x 录制。内容涵盖安装 Hibernatetools 插件、Session 核心方法、持久化对象生命周期、对象关系映射（1-n、1-1、n-n、继承映射）、检索策略、检索方式（对象导航图、OID 检索、HQL、QBC、本地SQL）、Hibernate 一\二级缓存、管理 Session、批量处理等 Hibernate 企业级开发的核心技术。 本Java视频教程将帮助掌握学习者编写出具有合理的软件架构，以及好的运行性能和并发性能的实用 Hibernate 应用。Java视频教程内容注重理论与实践相结合，列举大量具典型性和实用价值的 Hibernate应用实例，并提供详细的开发和部署步骤。