https://blog.csdn.net/a1ngel/article/details/123150787?spm=1001.2014.3001.5501 博客地址

vb.net多线程实例，对于多线程来讲，其实并没有想象中的那么复杂，只要了解其原理，然后再根据自己的业务需求合理使用就可以了。

用VB6折腾了很久，很难实现多文件同时下载，虽然也说VB6支持异步操作，但是不能真正的多个文件同时下载，也就是说实现不了真正意义上的多线程同时工作，用Inet控件观察了好久，总是一个一个的下载。无奈之下，只好转向VB.NET，没想到问题很快就解决了。强大的多线程支持使我死抱VB6多年不放的我，终于领略到面向对象的强捍。本代码可实现每个下载文件占用一个线程，多个文件多个线程同时工作的功能。

6种多线程速度的比较，曾找了一个C#（感谢原作者）,但是本人是vb的爱好者，在csdn上留个备份。（这年头没有币不好混啊）

ALSA 多线程处理报underrun 寻求解决方案中

objective-c 高级编程：ios与os x多线程和内存管理》 第1章 自动引用计数　　1 1.1 　什么是自动引用计数　　2 1.2 　内存管理/引用计数　　2 1.2.1 　概要　　2 1.2.2 　内存管理的思考方式　　5 1.2.3 　alloc/retain/release/dealloc实现　　13 1.2.4 　苹果的实现　　17 1.2.5 　autorelease　　20 1.2.6 　autorelease实现　　24 1.2.7 　苹果的实现　　26 1.3 　arc规则　　29 1.3.1 　概要　　29 1.3.2 　内存管理的思考方式　　30 1.3.3 　所有权修饰符　　30 1.3.4 　规则　　50 1.3.5 　属性　　62 1.3.6 　数组　　63 1.4 　arc的实现　　65 1.4.1 　__strong修饰符　　65 .1.4.2 　__weak修饰符　　67 1.4.3 　__autoreleasing修饰符　　75 1.4.4 　引用计数　　76 第2章 blocks　　79 2.1 　blocks概要　　80 2.1.1 　什么是blocks　　80 2.2 　blocks模式　　83 2.2.1 　block语法　　83 2.2.2 　block类型变量　　85 2.2.3 　截获自动变量值　　88 2.2.4 　__block说明符　　88 2.2.5 　截获的自动变量　　89 2.3 　blocks的实现　　91 2.3.1 　block的实质　　91 2.3.2 　截获自动变量值　　99 2.3.3 　__block说明符　　102 2.3.4 　block存储域　　108 2.3.5 　__block变量存储域　　117 2.3.6 　截获对象　　121 2.3.7 　__block变量和对象　　126 2.3.8 　block循环引用　　128 2.3.9 　copy/release　　134 第3章 grand central dispatch　　137 3.1 　grand central dispatch（gcd）概要　　138 3.1.1 　什么是gcd　　138 3.1.2 　多线程编程　　140 3.2 　gcd的api　　144 3.2.1 　dispatch queue　　144 3.2.2 　dispatch_queue_create　　147 3.2.3 　main dispatch queue/global dispatch queue　　150 3.2.4 　dispatch_set_target_queue　　153 3.2.5 　dispatch_after　　154 3.2.6 　dispatch group　　155 3.2.7 　dispatch_barrier_async　　157 3.2.8 　dispatch_sync　　160 3.2.9 　dispatch_apply　　161 3.2.10 　dispatch_suspend / dispatch_resume　　163 3.2.11 　dispatch semaphore　　164 3.2.12 　dispatch_once　　166 3.2.13 　dispatch i/o　　167 3.3 　gcd实现　　169 3.3.1 　dispatch queue　　169 3.3.2 　dispatch source　　171 附录a 　arc、blocks、gcd使用范例　　176 附录b 　参考资料　　182

mfc编写的用户界面多线程的小例子 包含有相关内容的说明以及程序书写的详细步骤，简单易于理解

最近被多线程给坑了下，没意识到类变量在多线程下是共享的，还有一个就是没意识到 内存释放问题，导致越累越大 1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的 2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的 3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的 import threading import time class Test: cache = {} @classmethod def get_value(self, key): value = Test.cache.get(key, []) r

源码演示了多线程写法，主要是对比精易模块线程池，鱼刺模块线程池。

操作系统课程设计采用读写平等实现的读者写者问题。