手写一个C++线程池

时间: 2023-02-05 11:04:24 浏览: 62
好的,我们来创建一个简单的 C 语言线程池。 首先,我们需要包含必要的头文件,使用 pthread 库创建线程,并使用 sem_t 和 pthread_mutex_t 来创建信号量和互斥量。 ``` #include <pthread.h> #include <semaphore.h> #define MAX_THREADS 10 #define MAX_QUEUE 100 typedef struct { void (*function)(void *); void *data; } threadpool_task_t; typedef struct { pthread_mutex_t lock; pthread_cond_t notify; pthread_t *threads; threadpool_task_t *queue; int thread_count; int queue_size; int head; int tail; int count; int shutdown; int started; } threadpool_t; threadpool_t *threadpool_create(int thread_count, int queue_size, int flags); int threadpool_add(threadpool_t *pool, void (*function)(void *), void *data, int flags); int threadpool_destroy(threadpool_t *pool, int flags); ``` 接下来我们需要实现这些函数,它们分别是: - `threadpool_create`:用于创建一个线程池,它需要输入参数 thread_count(线程数量),queue_size(任务队列大小)和 flags(可选标志)。 - `threadpool_add`:用于向线程池中添加任务,它需要输入参数 pool(线程池指针),function(要执行的函数),data(传递给函数的参数)和 flags(可选标志)。 - `threadpool_destroy`:用于销毁线程池,它需要输入参数 pool(线程池指针)和 flags

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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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