在找个.NET简易队列模型: 排队处理 - 》 处理完做某事 1)可设置最大并发队列 2)支持事件驱动

时间: 2024-02-23 17:00:22 浏览: 17
您可以使用.NET自带的`ConcurrentQueue`类来实现队列模型,并使用`Task`和`async/await`语法来实现异步处理和事件驱动。以下是一个简单的示例代码: ```csharp using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Threading.Tasks; class Program { static ConcurrentQueue<string> queue = new ConcurrentQueue<string>(); static async Task Main(string[] args) { int maxConcurrency = 10; // 最大并发数 Task[] tasks = new Task[maxConcurrency]; while (true) { if (queue.TryDequeue(out string item)) { int taskIndex = await Task.WhenAny(tasks); tasks[taskIndex] = ProcessItemAsync(item); } else { await Task.Delay(1000); // 1秒钟后再重试 } } } static async Task ProcessItemAsync(string item) { // 处理item await Task.Delay(1000); // 模拟处理时间 // 处理完做某事 Console.WriteLine($"Processed item {item}."); } } ``` 在此示例中,我们使用`ConcurrentQueue`来存储要处理的项,`TryDequeue`方法从队列中获取项并删除它。我们使用`Task.WhenAny`方法等待任意一个任务完成,然后将新的任务添加到该位置。通过这种方式,我们可以控制最大并发数。在`ProcessItemAsync`方法中,我们可以进行任何处理,并使用`await`语法等待异步操作完成,然后做某些事情(在此示例中,我们只是输出一条消息)。最后,在主程序循环中,我们不断地从队列中获取项并将它们添加到任务列表中,直到程序退出。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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