好，我们开始今天的讲座！ 各位观众老爷，今天我们要聊聊C++线程里那些让人头大的异常处理问题，特别是关于跨线程异常的传播，以及 std::exception_ptr 这个神奇的小东西。准备好了吗？系好安全带，咱们发车！ 开场白：异常这玩意儿，哪里都有你！ 在单线程的世界里，异常就像你家楼下的熊孩子，虽然烦人，但你总能找到机会收拾他。直接 try…catch 一把梭，问题解决！但到了多线程的世界，熊孩子学会了分身术，异常处理也跟着变得复杂起来。一个线程抛出的异常，如果没被及时抓住，很可能会导致程序直接崩溃，或者更糟糕，悄无声息地埋下隐患。 所以，掌握好C++线程的异常处理，尤其是在线程之间传递异常的能力，对于编写健壮、可靠的并发程序至关重要。 第一幕：线程异常的“原罪” 让我们先来回顾一下C++线程的一些基本概念，以及为什么线程异常的处理如此特殊。 线程的独立性： 每个线程都有自己的调用栈、程序计数器等，它们就像一个个独立的小王国，互不干扰（至少表面上是这样）。 异常的传播范围： 在单线程中，异常会沿着调用栈向上抛，直到被 catch 语句捕获。但在多线程环境中，这个传播范围仅限于当 …
C++ `std::this_thread` 模块：获取当前线程 ID 与睡眠操作
好的，没问题。 各位观众，各位朋友，各位优秀的程序员们，欢迎来到今天的C++技术分享会。今天我们要聊聊一个非常有趣，而且在多线程编程中非常重要的模块：std::this_thread。它就像线程世界里的身份证和闹钟，让我们能知道“我是谁”和“我该睡多久”。 开场白：线程的自我认知 想象一下，你是一位演员，站在一个巨大的舞台上，周围还有很多和你一样的演员。每个人都在忙着自己的角色，完成各自的任务。在多线程编程中，每个线程就像一位演员，而 std::this_thread 就好比是演员的身份牌，能让你知道自己是几号演员，以及什么时候该休息一下。 std::this_thread::get_id()：我是谁？ 首先，我们来认识一下 std::this_thread::get_id()。这个函数就像一个身份识别器，它可以告诉你当前线程的 ID。这个 ID 是 std::thread::id 类型的，它可以用来唯一标识一个线程。 #include <iostream> #include <thread> #include <chrono> void print …
C++ `join()` 与 `detach()` 的区别与适用场景：何时等待，何时分离
各位听众，欢迎来到今天的“线程的爱恨情仇：join() 与 detach() 的选择与艺术”讲座！今天我们要聊聊C++多线程中两个至关重要的方法：join()和detach()。它们就像一对性格迥异的兄弟，一个黏人，一个洒脱，用错了地方，轻则程序效率低下，重则直接崩溃。 第一幕：线程的诞生与归宿 首先，我们得明白，线程是操作系统分配CPU时间的基本单元。在C++中，我们可以用std::thread来创建线程。线程一旦启动，就会执行我们指定的函数。但是，主线程（创建线程的线程）与子线程之间的关系，需要我们来管理。这就涉及到join()和detach()了。 #include <iostream> #include <thread> #include <chrono> void worker_thread(int id) { std::cout << “Worker thread ” << id << ” started.n”; std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seco …
C++ 操作系统线程与 C++ `std::thread` 的映射关系
各位朋友们，大家好！今天咱们来聊聊一个既熟悉又可能有点陌生的家伙——C++线程，以及它背后的操作系统线程。别害怕，今天咱们不用那些枯燥的教科书语言，争取用最接地气的方式，把它们之间的关系扒个底朝天。 线程：一个CPU上的多面手 首先，想象一下CPU是个超级大厨，它一次只能炒一道菜（执行一个指令）。但是，如果只有一个任务，那大厨岂不是很浪费？所以，我们希望大厨能同时处理多个任务，比如一边炒菜，一边煲汤，一边切菜。 这时候，线程就登场了。线程就像是大厨手下的帮厨，每个帮厨负责一道菜（一个任务）。这样，大厨（CPU）就可以在不同的帮厨（线程）之间切换，给人一种“同时”处理多个任务的错觉。 这就是所谓的“并发”。注意，这里是“并发”，不是“并行”。并发是指任务看起来像是同时进行，但实际上CPU是在不同任务之间快速切换。而并行是指任务真正地同时进行，需要多个CPU核心。 操作系统线程：线程的幕后老板 现在，问题来了：这些帮厨（线程）是谁招来的？谁给他们分配任务？答案是：操作系统。 操作系统内核负责管理所有的资源，包括CPU时间。它会创建、调度和销毁线程。这些由操作系统内核管理的线程，我们称之为“ …
C++ 线程局部存储 (`thread_local`)：隔离线程数据的原理与实践
各位听众，大家好！欢迎来到今天的C++线程局部存储（thread_local）专场。今天咱们聊聊这个看似神秘，实则非常实用的C++关键字。别怕，我会尽量用大白话，保证大家听完后，不仅能明白thread_local是啥，还能上手用起来。 开场白：线程那些事儿 在多线程编程的世界里，数据共享就像是一把双刃剑。一方面，共享数据能让不同的线程协作完成任务，提高效率。另一方面，如果多个线程同时修改同一块数据，就会引发各种问题，比如数据竞争、死锁等等，让人头疼不已。想象一下，一群人在抢同一块蛋糕，场面肯定混乱。 为了解决这些问题，我们通常会使用锁（mutex）来保护共享数据。但是，锁也不是万能的，它会带来性能开销，而且如果使用不当，还会导致死锁。有没有一种办法，既能让线程访问数据，又避免数据竞争呢？ 答案是肯定的，那就是我们今天的主角：thread_local。 thread_local：线程专属小金库 thread_local，顾名思义，就是线程本地存储。它可以声明一个变量，让每个线程都拥有该变量的一个独立的副本。也就是说，每个线程都有一份自己的"小金库"，可以随意存取，不用 …
C++ 线程函数传参与返回值：`std::ref` 和 `std::move` 的精妙运用
好的，咱们这就开始！ 各位观众，各位老铁，大家好！欢迎来到今天的 C++ 线程函数传参和返回值专题讲座。今天咱们聊聊一个让很多 C++ 程序员挠头的问题：如何在线程函数中安全、高效地传递参数，以及如何优雅地获取返回值。特别是 std::ref 和 std::move 这两个小家伙，它们在多线程的世界里可是大有作为。 开场白：线程函数那些事儿 在 C++ 中，多线程编程是绕不开的话题。创建一个线程很简单，就像这样： #include <iostream> #include <thread> void hello_world() { std::cout << “Hello from thread!” << std::endl; } int main() { std::thread t(hello_world); t.join(); // 等待线程结束 return 0; } 这段代码创建了一个线程，执行 hello_world 函数，然后主线程等待子线程结束。但是，如果我们需要给 hello_world 函数传递参数呢？问题就来了。 传参：值 …
C++ `std::thread` 深度解析：线程的生命周期管理与常见陷阱
C++ std::thread 深度解析：线程的生命周期管理与常见陷阱 大家好！今天咱们来聊聊C++里一个既强大又容易让人踩坑的家伙——std::thread。这玩意儿能让你程序里同时跑多个任务，听起来是不是很酷？但要是对它的生命周期和一些常见陷阱不了解，那可就等着被它坑惨吧！ 线程的创建与启动：让你的程序“分身术” std::thread 最基本的功能就是创建并启动一个新的线程。简单来说，就是让你的程序学会“分身术”，同时干好几件事。 基本用法： #include <iostream> #include <thread> void say_hello() { std::cout << “Hello from a thread!” << std::endl; } int main() { std::thread my_thread(say_hello); // 创建线程，执行 say_hello 函数 my_thread.join(); // 等待线程执行完毕 std::cout << “Hello from the main …
C++ TVM / Halide：高性能深度学习编译器后端优化
好的，各位朋友们，今天咱们聊聊C++ TVM 和 Halide 这俩神器，看看它们是怎么在深度学习编译器的后端优化里大显身手的。说白了，就是怎么让你的模型跑得更快、更省电！ 一、开场白：模型加速的那些事儿 深度学习模型越来越大，越来越复杂，想让它们跑起来，尤其是在移动设备或者嵌入式设备上跑得溜，可不是一件容易的事儿。光靠堆硬件，成本太高，而且功耗也hold不住。所以，软件优化就显得尤为重要。 这时候，TVM 和 Halide 就派上用场了。它们就像是两位武林高手，身怀绝技，能把你的模型“改造”一番，让它焕发新生。 二、TVM：深度学习编译界的“瑞士军刀” TVM (Tensor Virtual Machine) 是一个端到端的深度学习编译器框架，说白了，就是啥模型都能吃，啥硬件都能跑。它就像一个“翻译官”，能把各种不同的深度学习框架（比如 TensorFlow、PyTorch）的模型翻译成针对特定硬件平台优化过的代码。 1. TVM 的基本架构 TVM 的架构有点复杂，但我们可以简化理解： 前端 (Frontend): 负责解析各种深度学习框架的模型，生成统一的中间表示 (Interm …
C++ OpenVINO：Intel AI 推理引擎在 C++ 中的应用
好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的“C++ OpenVINO：让你的程序像钢铁侠一样聪明”特别节目！我是你们的老朋友，也是你们今天的主讲人，咱们今天就来聊聊如何用 C++ 和 OpenVINO 这对“神仙眷侣”，让你的程序也拥有媲美钢铁侠贾维斯的智能。 开场白：AI 推理，不再是云端大佬的专属 过去，人工智能（AI）推理，也就是让模型“思考”并给出答案，似乎总是云计算大佬们的专属。想想看，你需要把数据传到云端，让服务器跑模型，然后才能拿到结果，这速度，黄花菜都凉了。 但是，随着 Intel OpenVINO 工具套件的出现，这一切都变了！它就像一个“魔法棒”，让你可以在本地设备上运行各种 AI 模型，速度快到飞起，而且还支持各种 Intel 硬件，包括 CPU、GPU、甚至是 VPU！ 更重要的是，OpenVINO 提供了 C++ API，这意味着你可以用你熟悉的 C++ 语言，轻松地将 AI 推理能力集成到你的程序中。是不是很酷？ 第一幕：OpenVINO 是个啥？ OpenVINO（Open Visual Inference and Neural network Optimizat …
C++ LibTorch (PyTorch C++ API)：深度学习模型推理与训练
各位观众老爷们，大家好！欢迎来到今天的“LibTorch深度历险记”讲座。今天咱们不讲虚的，直接上干货，用C++ LibTorch来玩转深度学习，让你的代码像开了挂一样，嗖嗖的！ 开篇：为啥要用LibTorch？Python它不香吗？ Python确实香，简单易上手，生态丰富。但有些时候，Python的性能就有点捉襟见肘了。比如，你需要在嵌入式设备上跑模型，或者对延迟有极致要求，又或者你想把深度学习集成到一个大型的C++项目中。这时候，LibTorch就派上用场了。 LibTorch，简单来说，就是PyTorch的C++ API。它让你能在C++环境中直接加载、推理和训练PyTorch模型，性能杠杠的！ 第一章：环境搭建，万事开头难？No！ 工欲善其事，必先利其器。咱们先来搭建LibTorch的开发环境。 下载LibTorch: 打开PyTorch官网 (pytorch.org)，找到LibTorch那一栏，根据你的操作系统和CUDA版本，下载对应版本的LibTorch包。 解压: 把下载的包解压到你喜欢的地方，比如 ~/libtorch。 配置CMake: 接下来，我们需要用CMak …