详解消息队列与事件循环:网页动态响应背后的秘密

需积分: 0 0 下载量 100 浏览量 更新于2024-08-05 收藏 1.15MB PDF 举报
本文主要探讨了C#编程中的消息队列和事件循环在网页动态加载过程中的关键作用。首先,文章强调了在现代Web应用中,由于主线程的繁重任务(如DOM操作、样式计算、布局处理和JavaScript执行等),需要一个有效的系统来管理和调度这些任务,这就是消息队列和事件循环的职责。 消息队列作为核心组件,允许非阻塞的异步任务处理。当一个新的IO线程产生任务时,这个任务不会立即阻塞主线程,而是被添加到消息队列的尾部。这样,主线程就可以专注于当前正在执行的任务,而不会因为等待新任务的完成而暂停。 事件循环是消息队列的具体实现,它是一种循环机制,负责不断地从队列的头部取出任务进行执行。当主线程空闲时,它会检查消息队列,发现有任务后立即执行,而不是等待所有任务都完成。这种方式确保了页面的实时响应,即使在处理用户输入或网络请求时,也能保持流畅的用户体验。 通过逐步分析,文章使用C++为例来说明这一过程,尽管读者无需深入C++知识,只需了解JavaScript或Python即可理解。在传统的单线程模型中,任务按顺序执行,但无法处理运行时产生的新任务。引入事件循环后,程序能够动态地接收和处理新任务,提高了效率和灵活性。 理解消息队列和事件循环对于掌握Web应用程序的后台机制至关重要,它决定了页面响应速度和整体性能。通过学习和实践这些概念,开发者可以更好地优化他们的代码,提升网站的性能和用户体验。

for i in range(n): if i % (n//10) == 0: print("%0.1f"%(i/n))#每当完成总任务的10%输出 if i> 0 and i % Delta == 0: # 索引从零开始计数 if Delta > 1: max_k = max(np.array(k_idx_his[-Delta:-1])%K) +1 else: max_k = k_idx_his[-1] +1 K = min(max_k +1, N)#根据历史记录动态调整K的值,以使其能够适应数据流的变化。如果数据流的变化比较平稳,则K的值不会经常变化,这样可以避免频繁的参数更新。如果数据流的变化比较剧烈,则K的值会相应地进行调整,以更好地适应新的数据分布 i_idx = i # 实时信道生成 h_tmp = racian_mec(h0,0.3)#使用Rician衰落模型后的增益值 # 将h0增长到1,以便更好的训练; 这是深度学习中广泛采用的一种技巧 h = h_tmp*CHFACT channel[i,:] = h #变量h_tmp乘以常数CHFACT,然后将结果存储到变量h中。接着,将h赋值给二维数组channel的第i行,获取信道增益值 # 实时到达生成 dataA[i,:] = np.random.exponential(arrival_lambda) # 4) LyDROO的排队模型 if i_idx > 0: # 更新队列 Q[i_idx,:] = Q[i_idx-1,:] + dataA[i_idx-1,:] - rate[i_idx-1,:] # 当前队列 # 由于浮点错误,断言Q是正的 Q[i_idx,Q[i_idx,:]<0] =0 Y[i_idx,:] = np.maximum(Y[i_idx-1,:] + (energy[i_idx-1,:]- energy_thresh)*nu,0) # 当前能量队列 # 由于浮点错误,断言Y是正的 Y[i_idx,Y[i_idx,:]<0] =0#防止浮点错误 # 缩放Q和Y到接近1;深度学习技巧 nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module m_list = mem.decode(nn_input, K, decoder_mode) r_list = [] # 所有候选卸载模式的结果 v_list = [] # 候选卸载模式的目标值 for m in m_list: # Critic module # 为保存在m_list中的所有生成的卸载模式分配资源 r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,Q[i_idx,:],Y[i_idx,:],V)) v_list.append(r_list[-1][0]) # 记录最大奖励指数 k_idx_his.append(np.argmax(v_list)) # Policy update module # 编码最大奖励模式 mem.encode(nn_input, m_list[k_idx_his[-1]]) mode_his.append(m_list[k_idx_his[-1]])#将m_list最后一条历史消息添加到历史消息列表中。,在这个算法中取消对队列积压的考虑该怎么修改

2023-05-24 上传
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for i in range(N): arrival_lambda[i] = 1 + 0.1 * i for i in range(n): if i % (n//10) == 0: print("%0.1f"%(i/n))#每当完成总任务的10%输出 if i> 0 and i % Delta == 0: # 索引从零开始计数 if Delta > 1: max_k = max(np.array(k_idx_his[-Delta:-1])%K) +1 else: max_k = k_idx_his[-1] +1 K = min(max_k +1, N)#根据历史记录动态调整K的值,以使其能够适应数据流的变化。如果数据流的变化比较平稳,则K的值不会经常变化,这样可以避免频繁的参数更新。如果数据流的变化比较剧烈,则K的值会相应地进行调整,以更好地适应新的数据分布 i_idx = i # 实时信道生成 h_tmp = racian_mec(h0,0.3)#使用Rician衰落模型后的增益值 # 将h0增长到1,以便更好的训练; 这是深度学习中广泛采用的一种技巧 h = h_tmp*CHFACT channel[i,:] = h #变量h_tmp乘以常数CHFACT,然后将结果存储到变量h中。接着,将h赋值给二维数组channel的第i行,获取信道增益值 # 实时到达生成 dataA[i,:] = np.random.exponential(arrival_lambda) # 4) LyDROO的排队模型 if i_idx > 0: # 更新队列 Q[i_idx,:] = Q[i_idx-1,:] + dataA[i_idx-1,:] - rate[i_idx-1,:] # 当前队列 # 由于浮点错误,断言Q是正的 Q[i_idx,Q[i_idx,:]<0] =0 Y[i_idx,:] = np.maximum(Y[i_idx-1,:] + (energy[i_idx-1,:]- energy_thresh)*nu,0) # 当前能量队列 # 由于浮点错误,断言Y是正的 Y[i_idx,Y[i_idx,:]<0] =0#防止浮点错误 # 缩放Q和Y到接近1;深度学习技巧 nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module m_list = mem.decode(nn_input, K, decoder_mode) r_list = [] # 所有候选卸载模式的结果 v_list = [] # 候选卸载模式的目标值 for m in m_list: # Critic module # 为保存在m_list中的所有生成的卸载模式分配资源 r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,Q[i_idx,:],Y[i_idx,:],V)) v_list.append(r_list[-1][0]) # 记录最大奖励指数 k_idx_his.append(np.argmax(v_list)) # Policy update module # 编码最大奖励模式 mem.encode(nn_input, m_list[k_idx_his[-1]]) mode_his.append(m_list[k_idx_his[-1]])#将m_list最后一条历史消息添加到历史消息列表中。 # 存储最大结果 Obj[i_idx],rate[i_idx,:],energy[i_idx,:] = r_list[k_idx_his[-1]]怎么修改代码使得队列Q、Y变化且代码不考虑队列积压

2023-05-24 上传