一、在多线程同时调用同一个函数，而该函数修改全局变量。 问题：我传了字符串进入check_path()，但是到了里面就为空""了，也有乱码的情况。 // FIXME: 会有创建失败的情况，发现后我命令行创建是没有问题的，不明...

今天经过实地的测试对于Delphi XE 10多线程对于全局变量的访问有了实地的结果： TCriticalSection和TRTLCriticalSection同样的机制，根本不能用，尤其匿名线程。 Monitor使用效果不明显，存在通信线程对于UDPServer...

（调试环境：Delphi2007+WinXPsp3 例程：Tst_Thread5.dpr） 前面的例子都是同类线程的不同实例来读写全局变量，用临界区、互斥等来锁住同段代码。现在碰到的问题是，A,B两个不同类型的线程，如何安全地来读写全局...

线程中更改全局变量例子：package 并发编程;public class ConcurrencyTest {public static volatile long count = 100001;public static void main(String[] args) throws Exception {// TODO Auto-generated method...

当一个类的全局变量在多线程情况下是如何改变 ...其中一个线程应该是输出99的，但是还是读取到了另外一个线程改变的数据，但是运行多次都会有一个98,说明多个线程调用同一个类对象，会对全局变量有影响

传统的编译型语言对多线程访问同一公共变量都会先锁定,旧版的Delphi亦如是,如果不先锁定,多半会有地址操作错误之类的运行时提示． 　但XE的出现让一切都免了,固定内存占用的数据类型(integer,double,long之类)同时...

delphi多线程如果使用对于变量的访问会出现安全的问题。对于局部变量与对象内部变量，每个线程对象都会有拷贝，因此不会相互干扰，但是如果访问的是全局变量呢？ 那么就会出现问题，全局变量的值就会无法确定。...

线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。程序员可以通过它进行多处理器编程，你可以使用多线程对运算密集型任务提速。比如，如果一个线程完成一个任务要100毫秒，...

在了解多线程之前我们先了解一下进程和线程的关系 一个程序至少有一个主进程,一个进程至少有一个线程。 为了保证线程的安全性请大家看看下面介绍 Delphi多线程同步的一些处理方案大家可以参考:...

如果所有线程都只读取该变量的话不必加锁，因为仅读取不存在破坏数据的风险，如果有线程写该变量的话不管读取还是写入都要加锁的。

一、用TCriticalSection类来阻塞。（ps：这里的咚咚都涉及Win32编程，我对这些不了解，先掌握如何运用吧。）这个有点类似临界区。... 3、在全局变量访问前用TCriticalSection.Acquire或TCriticalSection

假如有一个操作是增加一个全局变量的值，但是还有一个计时器也用于定时增加该全局变量的值，那么假如在执行前一个操作的时候同时计时器也正好触发执行，这样会不会有冲突。 以下面的代码为例，假如在你点击按钮的...

◆Delphi多线程编程之五不同类线程读写全局变量-阻塞和锁定◆（乌龙哈里2008-10-13）（调试环境：Delphi2007+WinXPsp3 例程：Tst_Thread5.dpr） 前面的例子都是同类线程的不同实例来读写全局变量，用临界区、互斥等...

对于一个高性能服务器在处理多数读取，少量写入的场景时，如果还是使用常规的互斥锁方式，显然就不明智了，这种读多写少的场景最适合使用读写锁方式，读取时不加锁，多线程并发读取，效率是最高的，要写入数据时堵塞...

在Delphi中创建线程，请一定使用BeginThread()代替CreateThread()创建线程！ 　如果直接使用Win32的API...Delphi语言中有一个在使用多线程环境下至关重要的全局变量IsMultiThread,系统在进行内存分配的时候，根据IsMu

在了解多线程之前我们先了解一下进程和线程的关系 一个程序至少有一个主进程,一个进程至少有一个线程。 为了保证线程的安全性请大家看看下面介绍 Delphi多线程同步的一些处理方案大家可以参考:...

开始研究最重要的多线程读写全局数据了，结合书上的例子，我修改成下面的情况： unit Tst_Thread3U; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,Dialogs,...

一、创建多个线程： #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> #include<thread> using namespace std; void myprint(int i_num)//线程入口函数 { cout << "线程...

需求背景：DLL接口自身是向主调方提供服务，考虑到主调方的不定性以及响应速度问题，需要支持多线程。实现思路：DLL在初次加载或者被唤醒的时候会调用DLLMain函数(Delphi的Main函数头已被隐藏，实际上就是主文件中的...

delphi 打印异常处理 Here's an interesting fact: No code is error free — in fact, some code is full of "errors" on purpose. 这是一个有趣的事实：没有代码没有错误-实际上，某些代码故意充满了“错误”。 ...

当创建了多个线程，并且多个线程都要访问同一资源，，就有可能出现混乱，于是用Synchronize来控制，使同一时间只有一个线程使用那部分资源，Synchronize参数里面的代码就是多线程需要公共的代码！ 线程是进程内...

在了解多线程之前我们先了解一下进程和线程的关系 一个程序至少有一个主进程,一个进程至少有一个线程。 为了保证线程的安全性请大家看看下面介绍 Delphi多线程同步的一些处理方案大家可以参考:...

在多线程中，通过优先级管理，可以使重要的程序优先操作，提高了任务管理的灵活性。 另一方面，在多CPU 系统中，可以把不同的线程在不同的CPU 中执行，真正做到同时处理多任务（Win 98 只是模拟的，而Win/NT/2000是...

WIN 98/NT/2000/XP 是个多任务操作系统，也就是：一个进程可以划分为多个线程，每个线程轮流占用CPU 运行时间和资源，或者说，把CPU 时间划成片，每个片分给不同的线程，这样，每个线程轮流的“挂起”和“唤醒”，...

在了解多线程之前我们先了解一下进程和线程的关系 一个程序至少有一个主进程,一个进程至少有一个线程。 为了保证线程的安全性请大家看看下面介绍 Delphi多线程同步的一些处理方案大家可以参考:...

多线程应该是编程工作者的基础技能, 但这个基础我从来没学过，所以仅仅是看上去会一些，明白了2+2的时候，其实我还不知道1+1。 开始本应该是一篇洋洋洒洒的文字, 不过我还是提倡先做起来, 在尝试中去理解. 先...

一个应用可以有一个主线程，一个主线程可以有多个子线程，子线程还可以有自己的子线程，这样就构成了多线程应用了。由于多个线程往往会同时访问同一块内存区域，频繁的访问这块区域，将会增加产生线程冲突的概率。...

Google搜到线程的例子都是那个画图的，猛禽那个多线程又太过高深（对于我这一滴水来说），万一老师开线程的博还是要等。只有自己看着《Delphi5开发人员指南》中文版PDF一步一步来弄懂些初步的东西，到时候可以跟上...

【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）。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包，不包含民间数据集，民间数据集在博客中给出大佬github地址。