Modern C++ Tutorial 中 std::mutex 描述的优化建议
2025-05-07 03:01:25作者:卓炯娓
在 Modern C++ Tutorial 项目中,关于 std::mutex 的描述存在一些可以优化的地方。作为 C++ 并发编程的核心组件,互斥量的正确理解和表述对于开发者至关重要。
当前描述的问题分析
原描述提到"std::mutex 是 C++11 中最基本的 mutex 类,通过实例化 std::mutex 可以创建互斥量"。这句话存在两个主要问题:
-
术语混用问题:在同一句话中交替使用了英文"mutex"和中文"互斥量",容易造成初学者混淆。在技术文档中,术语应当保持一致。
-
表述不准确:使用"实例化"一词来描述创建对象的过程不够准确。在 C++ 标准中,"实例化"特指从模板生成具体类型或函数的过程,而创建对象应当使用更直接的表述。
改进建议
建议将描述修改为:"std::mutex 是 C++11 引入的最基本的互斥量类型,可以使用 std::mutex 创建互斥量对象"。这样的表述:
- 保持了术语的一致性
- 避免了可能引起误解的"实例化"一词
- 更清晰地表达了创建互斥量对象的概念
技术术语的精确性
在 C++ 标准中,术语有着明确的定义:
- 实例化(Instantiation):特指从模板生成具体类型或函数的过程
- 对象创建(Object creation):通过构造函数创建类实例的过程
混淆这些术语可能导致开发者对语言机制的理解偏差。特别是在并发编程领域,精确的表达有助于避免潜在的错误理解。
对初学者的友好性
技术文档的表述应当兼顾准确性和易理解性。对于刚接触并发编程的开发者来说:
- 应当避免术语的突然切换
- 使用直观的表达方式
- 保持概念的一致性
- 避免引入不必要的专业术语
这些原则有助于降低学习曲线,让开发者能够更快地掌握核心概念。
总结
技术文档的精确表述对于知识传播至关重要。在描述 std::mutex 这样的基础并发组件时,我们应当:
- 保持术语的一致性
- 使用准确的表述方式
- 考虑初学者的理解难度
- 遵循语言标准中的术语定义
通过这些优化,可以使 Modern C++ Tutorial 的内容更加清晰、准确,更好地服务于 C++ 学习者的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C080
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
465
3.46 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
197
80
暂无简介
Dart
715
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
273
310
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
285
331
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
843
424
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.26 K
692
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
106
120