吹爆!阿里首发并发编程神仙笔记,理论到实践一键搞定!

java并发编程(阿里巴巴)pdf JAVA并发编程(阿里巴巴培训资料) Java 并发编程培训(阿里巴巴) ppt 文档。 立即下载

前言

一直以来,硬件的发展极其迅速,在多核的CPU的背景下,催生了并发编程的趋势,通过并发编程的形式可以将多核CPU的计算能力发挥到极致,性能得到提升。面对复杂业务模型,并行程序会比串行程序更适应业务需求,而并发编程更能吻合这种业务拆分。正是因为这些优点,使得多线程技术能够得到重视,这个技术也是一名CS学习者应该掌握的。

但这个技术对于刚入行的小白来说总是觉得高深莫测,不明所以,也找不到好的学习资料。本着好东西就是要拿出来分享的原则,于是乎互联网雷锋(小编我)就为大家收罗了一套完整的资料供大家学习,适用于Java多线程开发者、Java并发开发者、系统架构师、大数据开发者、以及其他对多线程技术感兴趣的人员。需要资料的小伙伴点这里:传送门 即可

这些文档涵盖了在Java平台上的进程、线程、并发、并行以及Java并发工具、并发问题以及解决方案,同时还有一些其它领域的并发。

并发编程

  • 进程与线程

  • Java 线程

  • 共享模型

原理篇

模式篇

应用篇

效率

  • 使用多线程充分利用 CPU

限制

  • 限制对CPU的使用
  • 限制对共享资源的使用
  • 单位时间内限流

互斥

  • 悲观互斥
  • 乐观重视

同步和异步

  • 需要等待结果
  • 不需等待结果

缓存

  • 缓存更新策略
  • 读写锁实现一致性缓存

分治

  • 案例-单词计数
  • 案例-求和

统筹

  • 案例 - 烧水泡茶

定时

  • 定期执行

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Java多线程并发编程

目录总述

由于文章到这里篇幅已经很长了,这份文档就只为大家展示目录了

第1章讲解了Java多线程的基础,包括Thread类的核心API的使用。

第2章讲解了在多线程中对并发访问的控制

第3章介绍线程之间的通信,与交互。

第4章讲解了synchronized关键字,它使用起来比较麻烦,所以在Java 5中提供了Lock对象,以求能更好地实现并发访问时的同步处理,包括读写锁等相关技术点。

第5章讲解了Timer定时器类,其内部实现就是使用的多线程技术。定时器的计划任务执行是很重要的技术点,包括在Android开发时都会有深入的使用,所以会为读者详细讲解。第6章讲解的单例模式 。第7章,查漏补缺

线程类的学习并不像JDBC-样简单,学习曲线陡峭,多弯路与“坑”。要学习这些热点技术,Java多线程技术避无可避。相信这份文档能引领你拿下该"技术高地”。

文章的最后大家来看看这19道并发编程的大厂面试真题供大家查漏补缺,你能答出几道? 如果有不会的没关系小编也是为大家准备了带答案的面试专题PDF。

  • 问题一:什么是线程安全问题?
  • 问题二:什么是共享变量可见性问题?
  • 问题三:原子性?
  • 问题四:CAS介绍?
  • 问题五:什么是可重入锁?
  • 问题六:Synchronized关键字?
  • 问题七:ReentrantReadWriteLock介绍?
  • 问题八: volatile变量?
  • 问题九:乐观锁与悲观锁?
  • 问题十:独占锁与共享锁?
  • 问题十—:公平锁与非公平锁?
  • 问题十二:AbstractQueuedSynchronizer介绍?
  • 问题十三:CountDownLatch原理?
  • 问题十四:ReentrantLock独占锁原理?
  • 问题十五:ReentrantReadWriteLock原理?
  • 问题十六:什么是重排序问题?
  • 问题十七:什么是中断?
  • 问题十八:FutureTask原理?
  • 问题十九:ConcurrentHashMap原理简述?

写在最后

近几年,并发编程已经慢慢成为一项必备技能,文章的开头也说了主要是硬件的驱动以及国内互联网行业的飞速发展,传统的中间件和数据库已经不能为我们遮风挡雨,反而成了瓶颈所在。不得不说,学好这玩意能涨薪是一定的(狗头)。目前市面的资料也是五花八门,很少有一套系统的资料,希望大家都能一起进步,涨薪,不要停止学习,让自己的人生不留下遗憾!

nature子刊:MCNN基于电池故障诊断的模型约束的深度学习方法 本研究提出了一种基于模型约束神经网络(MCNN)的锂离子电池在线故障诊断方法,整合物理模型与深度学习,有效解决了随机工况下传统方法诊断精度低、依赖故障样本等问题。通过统计修正电池包模型和双向LSTM网络,实现了电池状态的高精度预测(平均RMSE 3.9%),并设计模型耦合自动编码器提取可解释特征。在包含18.2百万条真实车辆数据的验证中,该方法故障检测TPR在FPR=0.1时达85%,较基准方法提升超46.5%,且能提前30分钟预警内部短路等故障。研究还展示了算法在跨电池包结构迁移中的优越性,为工业应用提供 阅读详情

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