我无法找到任何明确描述QuantLib的线程安全属性(或缺少它们!)的文档。量化库configurationdocumentation列出了一些与线程安全相关的编译时选项，从中我推断，默认情况下，QuantLib并不完全是线程安全的。特别是，有:QL_ENABLE_SESSIONS-“如果已定义，单例将为不同的session返回不同的实例。您必须在命名空间QuantLib中提供并链接库一个sessionId()函数，为每个session返回不同的sessionID。未定义默认情况下。”QL_ENABLE_THREAD_SAFE_OBSERVER_PATTERN-“如果已定义，将使用观察
我试图了解ROS中的AsyncSpinner是如何工作的，因为我可能误解了一些东西。大家可以找一个类似的问题here.如图所示here它的定义提到:Asynchronousspinner:spawnsacoupleofthreads(configurable)thatwillexecutecallbacksinparallelwhilenotblockingthethreadthatcalledit.Thestart/stopmethodallowstocontrolwhenthecallbacksstartbeingprocessedandwhenitshouldstop.而在官方文
想象一个项目的开发时间跨度超过10年。有些部分是用C编写的，有些是用C++编写的，所有代码都使用了全局函数和全局变量。该架构本质上是单线程设计的，并以这种方式不断发展。但现在我们考虑使用众核架构。现在正在评估的一个想法是将一部分代码重构到一个库中，从而可以创建多个实例，以便它们可以在单独的线程中运行并且不会相互干扰。目前最受关注的提议是将所有库文件包装到具有宏定义的命名空间中，例如:namespaceVARIANT{//allthecode}然后在header或项目级别定义VARIANT。这将使在不同的命名空间中拥有不同的上下文成为可能。卖点是这种方法需要最少的代码更改，并且引入任何回
我试图了解如何spinlockmutex作品，所以我写了一个简单的代码(如下所示)来测量来自受自旋锁(或std::)互斥锁保护的不同线程。令人惊讶的是，它显示(至少在gcc中)std::mutex(与自旋锁互斥锁相反)似乎有利于拥有它的线程，导致非常小的指令交错(最多5%)，除非有问题的指令非常快(比如递增计数器)。在那种情况下，我们甚至可以获得50%。自旋锁互斥体至少提供80%(通常超过90%)。这是众所周知的事实吗？或者我下面的代码可能有错误？我的意思是，我知道经验法则说互斥体应该始终锁定最短的时间。但我确信是这样的，因为我们想减少线程的序列化，而不是因为std::mutex有
我正在开发一个使用DirectShow从中获取音频数据的程序媒体文件。DirectShow使用线程将音频数据传递给回调函数在我的程序中，我让那个回调函数调用另一个Python中的函数。我使用Boost.Python包装我的库，回调函数:classPythonCallback{private:objectm_Function;public:PythonCallback(objectobj):m_Function(obj){}voidoperator()(doubletime,constAudioData&data){//Callthecallbackfunctioninpythonm_F
我有一个在不同时间调用子线程函数的主线程，但我不确定这是否是在Qt中执行此操作的正确方法。下面的代码有什么问题并寻找更好的替代方法当主线程释放锁时，主线程会无限运行，子进程会做一些工作。#include#include#includeQSemaphoresem(0);classBackground:publicQThread{protected:voidrun(){for(;;){sem.acquire(1);qDebug("Childfunctionran");}}};intmain(intargc,char*argv[]){QCoreApplicationa(argc,argv);
最近听说栈中的内存不与其他线程共享，堆中的内存与其他线程共享。我通常这样做:HWNDotherThreadHwnd;DWORDcommandId;//initializecommandIdandotherThreadHwndstructMyData{intdata1_;longdata2_;void*chunk_;};intabc(){MyDatamyData;//initializemyDataSendMessage(otherThreadHwnd,commandId,&myData);//readmyData}这样做可以吗？ 最佳答案
我将在我的服务器应用程序中创建x个线程。x将是机器上的内核数量，这些线程将是(非超线程)内核绑定(bind)的。自然地，对于这个方案，我想跨线程分配传入连接，目的是确保一旦将连接分配给线程，它只会从该特定线程中得到服务。这是如何在boost::asio中实现的？我在想:单个socket绑定(bind)到由多个io_service共享的地址，其中每个线程都有自己的io_service。这种推理是否正确？编辑:看来我得自己回答这个问题了。 最佳答案 是的，你的推理基本正确。您将为每个核心创建一个线程，为每个线程创建一个io_servic
全部，我正在寻找C或C++库(最好是开源库)的建议，这些库使用多线程技术来乘以大型非方形(例如，大小为65536xn，其中n-&& 最佳答案 英特尔MKL(非开源)AMDACML(免费，但不开源)GOTOBLAS(学术用途免费，IIRC，您可以获得源代码，但不是“开源”)ATLASBLAS(开源) 关于c++-C/C++中大型非稀疏非方矩阵的多线程乘法，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/
我有一个循环，应该通过插入一个openmppragma很好地并行化:boost::normal_distributionddist(0,pow(retention,i-1));boost::variate_generatordgen(rng,ddist);//Diamondconststd::uint_fast32_tdno=1(除非我出错，否则每次执行完全不依赖于其他执行。抱歉，并非所有代码都被插入)。但是我的问题是-boostRNG是线程安全的吗？他们似乎为gcc引用了gcc代码，因此即使gcc代码是线程安全的，但对于其他平台可能并非如此。 最佳答案
