我有一个四参数函数,它没有数学形式,因为它实际上是几个独立过程的结果。在其最简单的形式中,它可以被认为是一个黑匣子,它返回的值依赖于它调用的参数a,b,c,d的值。看上去是这样的:
def my_func(a, b, c, d):
# Make lots of calculations here to come up with 'func_value',
# which depends on the values of the parameters given a,b,c,d.
func_value = x(a, b, c, d)
return
.NET任务并行库如何处理具有阻塞操作的任务?在C++ Concrt库中有Context::Oversubscribe方法,但是我在.NET库中没有找到这样的东西?LongRunningTask选项是处理阻塞任务的相应方法吗?
.i.e:在C++中,您将执行以下操作:
auto my_task_func = []
{
//Do work...
Context::Oversubscribe(true);
// Short or long blocking op.
Context::Oversubscribe(false);
//Do more w
我问题的一部分是最小化某些数字的加权和的绝对值。我必须找到重量。
假设我有一组A,a1,a2,a3和a4,使得(a1,a2 > 0),(a3,a4 < 0)
最小重量为0.1 (10%),最大为0.4 (40%)。我在寻找权重w,其方式是加权和为零;如果不可能为零,则最接近于零。可以使用一个简单的线性模型来实现这一点:
Minimise E
E >= SUM w * a
E >= -(SUM w * a)
SUM w = 1
w >= 0.1 for all w
w <= 0.4 for all w
一个简单的线性规划就足以很快地找到解。但是,我非常想找到
我的应用程序在捕获线程中捕获网络数据包(如wireshark),并允许其他组件为捕获的数据包注册带有筛选条件的回调函数。现在,每次捕获这样的数据包时,我都会为每个回调用户启动一个线程:
foreach (CCallbackFilterCondition hCallback in m_ahSubscribers)
{
// Raise callbacks in separate threads so they don't block the capture thread
ParameterizedThreadStart hPTS = new ParameterizedThread