JAVA-SimpleDateFormat的线程不安全性

固定时间收敛的控制器设计(基础知识) 针对控制系统的有限时间收敛和固定时间收敛给出一些常用定理。 阅读详情

线程不安全验证试验:

package cn.qiweiwei.concurrentdate;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

public class ConcurrentDateTest {
	
	private static final SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");

	private static String date1String = "2010-03-04";
	//private static String date2String  = "2013-04-05";
	
	public static void main(String[] args) {
		
		
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			new Thread(new Runnable() {
				
				@Override
				public void run() {
					try {
						Date date1 = simpleDateFormat.parse(date1String);
						//String date1S = simpleDateFormat.format(date1);
						System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":" +date1);
					} catch (Exception e) {
						System.out.println("Thread error");
						 //throw new RuntimeException("parse failed", e); 
					}
				}
			}).start();
		}

	}

}

输出结果:

Thread error
Thread error
Thread-1:Sat Mar 04 00:00:00 CST 2220
Thread-9:Thu Mar 04 00:00:00 CST 2010
Thread-6:Thu Mar 04 00:00:00 CST 2010
Thread-4:Thu Mar 04 00:00:00 CST 2010
Thread-3:Thu Mar 04 00:00:00 CST 2010
Thread-7:Thu Mar 04 00:00:00 CST 2010
Thread-8:Thu Mar 04 00:00:00 CST 2010
Thread-5:Thu Mar 04 00:00:00 CST 2010

日期要么是错的,要么发生了异常。


解决办法:

1. 加锁:线程内:synchronized(simpleDateFormat) { ..do parse and format. }

2. 定义线程局部变量:变量是同一个,但是每个线程使用同一个初始值,存取数据只在本线程内有效(内部通过一个Map(实际是内部类ThreadLocalMap)存取数据,存取数据只在同一线程有效)

private static final ThreadLocal<DateFormat> df = new ThreadLocal<DateFormat>(){
		@Override
		protected DateFormat initialValue(){
			return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
		}
	};

使用方法:

new Thread(new Runnable() {
				
				@Override
				public void run() {
					try {
						Date date1 = df.get().parse(date1String);
						System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":" +date1);
						
					} catch (Exception e) {
						System.out.println("Thread error");
					}
				}
			}).start();

3. jdk8推荐方法:

使用 Instant 代替 Date, LocalDateTime 代替 Calendar,
DateTimeFormatter 代替 SimpleDateFormat,官方给出的解释: simple beautiful strong
immutable thread
-safe。

变量转换如链接所示:

https://www.cnblogs.com/niceboat/p/7027394.html

https://blog.youkuaiyun.com/u013604031/article/details/49812941










Windows 11 安装 JDK 25:下载、安装、配置环境变量、验证 本文详细介绍了在 Windows 11 系统上安装 JDK 25 的完整流程,包括从 Oracle 官网下载压缩包、解压至自定义目录、配置 JAVA_HOME 与 Path 环境变量,并验证安装是否成功。文章推荐使用 ZIP 压缩包而非 EXE 安装程序,以实现绿色便携、多版本共存和灵活管理。最后通过一个使用 Java 25 新特性的示例程序,验证 JDK 的编译与运行环境。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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山禾_Abel
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