stdthread

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我要調用的方法（在這個例子中的std ::線程構造函數）與拉姆達函數，傳遞int值： int a=10; std::thread _testThread = thread([a](int _a){ //do stuff using a or _a ? }); _testThread.detach(); 我不知道如何正確地寫這樣的功能，我得到這個錯誤： C2064：術語不評估

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什麼時候應該使用std :: thread :: detach？

有時我不得不使用std::thread加快我的申請。我也知道join()等待，直到一個線程完成。這是很容易理解的，但什麼叫detach()而不是調用它的區別？我認爲沒有detach()，該線程的方法將獨立工作，使用一個線程。不分離： void Someclass::Somefunction() { //... std::thread t([ ] { print

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theadd joinable-join是否具有競爭條件？你如何解決它？

可以說我有以下類 class A { public: A() { my_thread=std::thread(std::bind(&A::foo, this)); } ~A() { if (my_thread.joinable()) { my_thread.join(); }

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與make_shared <std::thread>

創建的shared_ptr 的一個實例，考慮下面的代碼： class A { .... shared_ptr<std::thread> mThread; void Step(); void LaunchTrhead(); } void A::LaunchThread() { ... mThread=make_shared<std

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std ::線程調用模板函數出模板函數

我想創建線程出模板函數給線程另一個模板函數。我附加了一個給出相同錯誤的情況的expample。給線程一個非模板化的函數（即這裏有一個帶有int，另一個帶有float）不會導致錯誤。但是，因爲我打算使用這個函數與許多不同的類型，我不想指定模板類型。此外，我嘗試了幾種模板類型的指定（例如std::thread<T>或std::thread(function<T>），但沒有取得任何成功。問題：如何

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使用線程的向量在另一個線程：錯誤試圖引用刪除的功能

我想一個向量發送到另一個線程的功能參數： void foo(){} const int n = 24; void Thread_Joiner(std::vector<thread>& t,int threadNumber) { //some code } int main() { std::vector<thread> threads(n, thread(foo))

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C++ fork/std :: thread和boost :: timed_join

我有一個程序正在分析一些文件（最多10000個）。平臺是帶有unix操作系統的AMD64。語言是C++。該程序目前正在爲每個文件分配主進程（直到達到限制，然後等待，直到孩子完成）。孩子正在啓動boost :: thread來執行分析功能，然後在它創建的boost :: thread上執行boost :: timed_join。所以，我現在有一些問題。用一個更輕量級的選項替換叉是否合理？我

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OpenMP，MPI，POSIX線程，std :: thread，boost :: thread如何關聯？

有幾種方法可以實現多線程。最終由C++ 11標準帶來了std::thread，但boost::thread可以被有效地使用。每種技術都有特定的語法和內容，但大致用於CPU並行編程。但他們有不同的效果。例如，我知道MPI和OpenMP用於不同的內存模型。我也知道，技術的選擇實際上並不是專有的，所以可以使用另一種技術（MPI和OpenMP）。他們如何用於不同的效果，但仍然使用相同的源（CPU）？如

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C++ 11線程：將向量傳遞給線程函數時出錯

我正在將多線程中值函數作爲大型項目的一部分工作。我有一點C++經驗。下面的中值函數應該採用3維向量的向量，並返回一個3維向量，其中每個條目是輸入向量中該索引中所有條目的中值。所以如果輸入是< < 3,2,1>，< 1,2,3>，< 2,2,2 >>，則返回< 2,2,2>。該代碼將用於實現實時視頻中的中值模糊，因此希望對其進行多線程處理。 #include <thread> #include <

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C++線程：共享內存不更新儘管沒有比賽

我正在試驗C++標準線程。我寫了一個小的基準來測試性能開銷和整體吞吐量。它的原理是在一個或幾個線程中運行10億次循環的循環，從而不時地暫停。在第一個版本中，我在共享內存中使用了計數器（即正常變量）。我exepected以下的輸出： Sequential 1e+009 loops 4703 ms 212630 loops/ms 2 thrds:t1 1e+009 loops 4734 ms