


Un exemple d'introduction à la classe Parallel de tâches parallèles C#
1. Classe Parallel
La classe Parallel fournit le parallélisme des données et des tâches
2.Paraller.For()
La méthode Paraller.For() est similaire ; L'instruction de boucle for en C# exécute également une tâche plusieurs fois. Les itérations peuvent être exécutées en parallèle à l'aide de la méthode Paraller.For(). L'ordre des itérations n'est pas défini.
Dans la méthode For(), les deux premiers paramètres sont fixes. Ces deux paramètres définissent le début et la fin de la boucle. Décrivez d'abord sa première méthode For(int,int,Action
ParallelLoopResult result = Parallel.For(0, 10, i =>{ Console.WriteLine("迭代次数:{0},任务ID:{1},线程ID:{2}", i, Task.CurrentId, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); Thread.Sleep(10); }); Console.WriteLine("是否完成:{0}", result.IsCompleted); Console.WriteLine("最低迭代:{0}", result.LowestBreakIteration);
Le résultat de sortie est le suivant :
Comme vous pouvez le voir, la méthode déléguée a été exécuté 10 fois, la commande n'est pas non plus garantie. Mais aucune donnée n'est sortie pour l'itération la plus basse, car elle renvoie l'entier de l'itération la plus basse qui appelle l'instruction Break. Nous n'avons pas de pause ici. Si vous devez interrompre la méthode For() au début de l'exécution, vous pouvez utiliser ParallelLoopState pour l'implémenter, For(int,int,Action
ParallelLoopResult result = Parallel.For(0, 10, (i, state) =>{ Console.WriteLine("迭代次数:{0},任务ID:{1},线程ID:{2}", i, Task.CurrentId, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); Thread.Sleep(10);if (i > 5) state.Break(); }); Console.WriteLine("是否完成:{0}", result.IsCompleted); Console.WriteLine("最低迭代:{0}", result.LowestBreakIteration);
Le résultat de sortie est le suivant :
3. 🎜 >
La méthode Paraller.ForEach() parcourt la collection qui implémente IEnumerable. Sa méthode est similaire à l'instruction foreach, mais elle parcourt de manière asynchrone et l'ordre de parcours n'est pas déterminé ici. Décrivez d'abord sa première méthode, Paraller.ForEachstring[] data = { "str1", "str2", "str3" }; ParallelLoopResult result = Parallel.ForEach<string>(data, str => { Console.WriteLine(str); }); Console.WriteLine("是否完成:{0}", result.IsCompleted); Console.WriteLine("最低迭代:{0}", result.LowestBreakIteration);
string[] data = { "str1", "str2", "str3", "str4", "str5" }; ParallelLoopResult result = Parallel.ForEach<string>(data, (str, state, i) => { Console.WriteLine("迭代次数:{0},{1}", i, str); if (i > 3) state.Break(); }); Console.WriteLine("是否完成:{0}", result.IsCompleted); Console.WriteLine("最低迭代:{0}", result.LowestBreakIteration);
Parallel.Invoke(() =>{ Thread.Sleep(100); Console.WriteLine("method1"); }, () =>{ Thread.Sleep(10); Console.WriteLine("method2"); });
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Comment suspendre les mises à jour du processus du Gestionnaire des tâches dans Windows 11 et Windows 10 Appuyez sur CTRL + Touche Fenêtre + Suppr pour ouvrir le Gestionnaire des tâches. Par défaut, le Gestionnaire des tâches ouvrira la fenêtre Processus. Comme vous pouvez le voir ici, toutes les applications se déplacent sans cesse et il peut être difficile de les indiquer lorsque vous souhaitez les sélectionner. Alors, appuyez sur CTRL et maintenez-le enfoncé, cela mettra le gestionnaire de tâches en pause. Vous pouvez toujours sélectionner des applications et même faire défiler vers le bas, mais vous devez maintenir le bouton CTRL enfoncé à tout moment.

Atteindre l’universalité des tâches est une question centrale dans la recherche de modèles de base d’apprentissage profond, et constitue également l’un des principaux objectifs de l’orientation récente des grands modèles. Cependant, dans le domaine des séries chronologiques, les différents types de tâches d'analyse varient considérablement. Il existe des tâches de prédiction qui nécessitent des tâches de modélisation et de classification fines qui nécessitent l'extraction d'informations sémantiques de haut niveau. La manière de construire un modèle de base profond unifié pour accomplir efficacement diverses tâches d'analyse temporelle n'a pas encore été établie. À cette fin, une équipe de l’École de logiciels de l’Université Tsinghua a mené des recherches sur la question fondamentale de la modélisation des changements de timing et a proposé TimesNet, un modèle de base de timing universel pour les tâches. Le document a été accepté par l’ICLR 2023. Liste des auteurs : Wu Haixu*, Hu Tengge*, Liu Yong*, Zhou Hang, Wang Jianmin, Long Mingsheng Lien : https://ope

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