基于线程的Linux/Unix并发编程封装稳定性代码

版权申诉
0 下载量 78 浏览量 更新于2024-11-24 收藏 637KB ZIP 举报
资源摘要信息: "threadDeveloped.zip_Linux/Unix编程_Visual C++" 1. Linux/Unix编程基础 Linux和Unix系统是多用户的操作系统,它们允许同时登录多个用户,并且可以同时运行多个程序。在Linux/Unix平台上进行编程,通常涉及对系统资源的管理,进程和线程的创建与控制,信号和中断的处理,以及文件系统的操作等。 Linux/Unix编程通常采用C或C++语言,这是因为这两种语言提供了强大的底层系统调用接口(API),使得开发者可以方便地与操作系统进行交互。例如,C语言中的POSIX线程(pthread)库就是进行多线程编程的标准。 2. Visual C++在Linux/Unix中的应用 Visual C++是微软推出的一款集成开发环境(IDE),主要用于Windows平台上的软件开发。然而,随着技术的发展,微软也推出了Visual C++的Linux版本,允许开发者在Linux环境下使用Visual Studio Code进行C/C++代码的编写和调试。 虽然Visual C++的核心是为Windows设计的,但通过使用兼容工具和库,例如使用g++编译器作为替代,开发者可以在Linux/Unix平台上使用Visual C++进行程序开发。这种跨平台的开发方式可以让开发者使用熟悉的工作流程和工具,提高开发效率。 3. 基于线程的并发编程 在Linux/Unix编程中,多线程是一种常见的并发执行方式。线程是一种轻量级的进程,线程之间可以共享进程资源,因此线程间的通信比进程间通信更高效。 在多线程编程中,pthread库提供了创建和管理线程的函数。开发者可以使用pthread_create()函数创建新线程,使用pthread_join()函数等待线程结束,并且还可以设置线程的各种属性。除了线程的创建和同步,线程安全也是编程中需要考虑的重要因素。 线程的同步机制可以保证多个线程在访问共享资源时不会出现冲突,常见的同步机制包括互斥锁(mutexes)、条件变量(condition variables)、读写锁(read-write locks)等。在Linux/Unix中,除了使用pthread提供的同步工具外,还可以利用系统调用如sem_init()来实现信号量,以及使用futex(快速用户空间互斥锁)等。 4. 稳定性和封装规范 提到的压缩包"threadDeveloped.zip"中的代码已经通过测试,说明其稳定性和可靠性已经得到了验证。在开发过程中,代码的封装性至关重要,良好的封装能够提高代码的可读性和可维护性,减少重复代码的编写,提升开发效率。在C++中,这通常意味着使用类和函数对代码进行模块化和抽象。 此外,代码的封装还涉及到如何隐藏实现细节,对外提供简单的接口,让使用者只需要知道如何调用接口而不必关心其内部实现。封装得好,可以使得代码在后期的维护和扩展过程中更加方便,也能降低不同模块之间的耦合度。 5. 文件名称列表说明 根据提供的文件名称列表"13_基于线程的并发编程",我们可以推断该压缩包中的内容主要聚焦于线程编程的实践和应用。这可能包含了一系列的示例代码、相关文档以及可能的测试用例,用以展示如何在Linux/Unix环境下使用Visual C++进行多线程的开发和调试。具体到该资源,它可能包含以下几个方面的内容: - 线程创建和管理的示例代码。 - 线程同步机制的示例,包括互斥锁、条件变量等。 - 对稳定性和封装性的实践,例如设计模式的应用和代码复用的策略。 - 相关的文档说明,可能包含编程规范、API文档以及使用教程。 综上所述,"threadDeveloped.zip"作为一个资源,提供了一套完整的工具和示例,旨在帮助开发者更好地理解和掌握Linux/Unix平台下使用Visual C++进行线程并发编程的方法和技巧。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传