上传项目不支持Firefox，提示代码附件太大（1.4M），我写了30多分钟的描述全没了，太坑爹了。 10分有点贵，绝对原创，共2个代码文件300多行，下载请谨慎。你下载了，若绝对不爽在评论中说出来，不要让其他同学上当，如果觉得还可以也请留言。 代码采用多工作者多线程执行任务。通过暴露的方法往工作者传递消息，然后采用事件回调返回处理结果，实现的事件有OnThreadComplete，OnAddedTask，OnStart，OnSuccess，OnFailure，OnTimeout。 事件回调支持同步或异步，每工作者可以指定执行超时时间，避免线程阻塞死掉。队列采用线程安全的BlockingCollection，每组工作者用一个队列。委托采用Func来定义的，没有采用传统且不太好理解的Delegate。这让代码减少很多，也更容易理解。多线程应该采用消息中心来交换数据，这样就规避了线程同步交互，等待，阻塞等等，全部是异步调用，全部是接收消息工作，然后产生消息，线程间没有耦合，消息中心有很多成熟的方案如RabbitMQ, Redis（里面有简单的消息交换），微软有消息云服务等。如果应用不复杂，可以采用DB做个简单的消息中心，建议采用HTTP接口来获取与写入消息，方便将来升级重构消息中心。 开发环境VS2012,Framework4.0，代码注释量很大，如果你高兴这代码你可以随意蹂躏，如果你有建设性意见请告诉我。 下面是部分测试代码： //发送消息方法容器 var msgContainer = new Hashtable(); //创建并启动工作者 foreach (var key in workers.Keys) { //创建工作者 //启动5个线程,异步事件回调,方法执行20秒超时,程序跑起来有100个线程,由于引入超时控制,实际线程将达100+50 //下面的20个工作组,有5个是超时的,主要测试OnTimeout事件,你可以设置seleep的时间来控制 //我把sleep的时间设置的有点长,方便你测试 //测试的时候你会看见有异常,那是应为Timeout我采用的是Thread.Abort方法,这样才出发了ontimeout事件 var worker = new Sehui.Worker(5, key.ToString(), (Func)workers[key], false, new TimeSpan(0, 0, 20)); worker.OnStart += worker_OnEvent; worker.OnSuccess += worker_OnEvent; worker.OnFailure += worker_OnEvent; worker.OnTimeout += worker_OnEvent; //启动工作者 worker.Start(); //将增加消息方法放到Hashtable中 //这里我是偷懒,下面可以用循环的方式往线程中add message msgContainer.Add(key.ToString(), new Func(worker.AddTask)); } //向20个工作者发送消息,每个工作者发送20条消息 for (var i = 0; i < 20; i++) { for (var k = 0; k < 20; k++) { ((Func)msgContainer["SyncDb" + k])("[Work " + k + "] Message " + i); Console.WriteLine("send msg to worker{0},msgid:{1}", k, i); } }

echo_cancel_func_C代码回音消除回音抵消

该代码实现了 Chen 等人中给出的算法。 al 1991。它需要用户的最大容忍度。它从总 M 个回归量中选择 Ms 显着回归量。 不幸的是，训练 RBF 网络后获得的错误并不如预期。 我的代码有错误吗？？？ 请随时修改此代码并将您的建议邮寄给 anshuman0387[at]yahoo[dot]com。 在这方面的任何帮助将不胜感激

利用优化算法实现稀布阵列天线方向图分析与综合

matlab异常探测Weighted-RX 探测算法,用于高光谱影像的异常探测。内行应该清楚，直接调用函数即可。

catia后处理 func 三菱可用。把文件复制到catia安装目录 x:\Program Files\Dassault Systemes\B25\win_b64\startup\Manufacturing\IMSPar文件夹下。

链接到 CDAAC 数据库： http://cdaac-www.cosmic.ucar.edu/

1.损失函数 损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。 损失Loss必须是标量，因为向量无法比较大小（向量本身需要通过范数等标量来比较）。 损失函数一般分为4种，平方损失函数，对数损失函数，HingeLoss 0-1 损失函数，绝对值损失函数。 我们先定义两个二维数组，然后用不同的损失函数计算其损失值。 import torch from torch.autograd import Variable import

func_timeout Python模块支持以给定的超时时间运行任何现有功能。 功能超时 func_timeout 这是您传递超时，要调用的函数以及所有参数的函数，并且它最多运行＃timeout＃秒，并且将返回/引发传递的函数否则将返回或引发的所有内容。 def func_timeout(timeout, func, args=(), kwargs=None): ''' func_timeout - Runs the given function for up to #timeout# seconds. Raises any exceptions #func# would raise, returns what #func# would return (unless timeout is exceeded), in which case it raises Functi

文章 function—— Verilog的函数，https://blog.csdn.net/sinat_31206523/article/details/106505878 的附件