线程池项目技术文档
1. 安装指南
在开始使用本线程池项目之前,您需要确保您的系统中已经安装了C语言编译器和pthread库。以下是安装步骤:
- 克隆项目仓库到本地环境。
- 使用C语言编译器编译项目源码。
- 确保编译时链接了pthread库。
git clone https://github.com/mbrossard/threadpool.git
gcc -o threadpool threadpool.c -lpthread
确保上述命令在您的系统上正确执行,如果遇到任何编译错误,请检查您的环境配置。
2. 项目的使用说明
本项目是一个简单的C线程池实现,使用了pthread库。线程池在创建时会启动所有线程,并在销毁时停止并等待所有工作线程完成。
以下是一个简单的使用示例:
#include "threadpool.h"
// 初始化线程池
ThreadPool* pool = threadpool_create(4, 0, NULL);
// 提交任务到线程池
threadpool_add_task(pool, task_function, NULL);
// 销毁线程池
threadpool_destroy(pool);
在此示例中,我们创建了一个包含4个工作线程的线程池,并提交了一个任务。task_function 是需要执行的函数。
3. 项目API使用文档
本项目提供了以下API接口:
-
ThreadPool* threadpool_create(int thread_count, int queue_size, void (*init_function)(ThreadPool*))创建一个线程池。
thread_count: 线程池中的线程数量。queue_size: 任务队列的大小。init_function: 线程初始化函数,可以为NULL。
-
int threadpool_add_task(ThreadPool* pool, void (*function)(void*), void* arg)将任务添加到线程池。
pool: 目标线程池。function: 要执行的函数。arg: 传递给函数的参数。
-
void threadpool_destroy(ThreadPool* pool)销毁线程池,停止并等待所有工作线程完成。
-
int threadpool_set_max_threads(ThreadPool* pool, int thread_count)设置线程池的最大线程数。
-
int threadpool_set_min_threads(ThreadPool* pool, int thread_count)设置线程池的最小线程数。
更多API细节和示例代码请参考项目源文件。
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在安装指南中说明。简单地使用C编译器编译源代码,并确保链接了pthread库即可。本项目不提供特殊的安装脚本或工具,因此用户需要手动编译和安装。
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。C0105
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.Python059
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00