多线程

                                  多线程

1、进程:在多任务的操作系统,能够独立运行的程序。

2、线程:一个程序内部的一条执行线索就是线程,程序执行的线索。

3、主线程:main()。奋斗

4、多线程:里面包含的Thread、Runnable。

5、使用Thread类继承,如果需要线程运行程序,程序写在run方法中。线程对象名.start()方法,可以启动线

程,并且自动调用run方法。

   Thread类的子类   对象名 = newThread类的子类();

6、使用Runnable接口,run()必须重写

(1)实现Runnable接口的类,对象名1 = new 实现Runnable接口的类;

(2)Thread线程对象名 = new Thread(对象名1);

(3)线程对象名.start();

7、Thread和Runnable的区别:对资源的共享。Thread是用extents继承,只能是单继承。Runnable是用

implements实现的接口,可以实现多继承。

8、临界资源:在多线程编程中,会被多个线程同时访问的资源叫临界资源。

9、后台线程:在start()方法前,设置属性setDeamo();

10、jion()连接在一起的。

11、多线程的优先级为1—10。1是最高的,5是默认的。吐舌头

 

 

内容概要:该论文聚焦于6G通信中20-100GHz频段的电磁场(EMF)暴露评估问题,提出了一种基于自适应可重构架构神经网络(RAWA-NN)的预测框架。该框架通过集成权重分析模块和优化模块,能够自动优化网络超参数,显著减少训练时间。模型使用70%的前臂数据进行训练,其余数据用于测试,并用腹部和股四头肌数据验证模型泛化能力。结果显示,该模型在不同参数下的相对差异(RD)在前臂低于2.6%,其他身体部位低于9.5%,可有效预测皮肤表面的温升和吸收功率密度(APD)。此外,论文还提供了详细的代码实现,涵盖数据预处理、权重分析模块、自适应优化模块、RAWA-NN模型构建及训练评估等内容。 适合人群:从事电磁兼容性研究、6G通信技术研发以及对神经网络优化感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①研究6G通信中高频段电磁暴露对人体的影响;②开发更高效的电磁暴露评估工具;③优化神经网络架构以提高模型训练效率和预测精度。 其他说明:论文不仅提出了理论框架,还提供了完整的代码实现,方便读者复现实验结果。此外,论文还讨论了未来的研究方向,包括扩展到更高频段(如300GHz)的数据处理、引入强化学习优化超参数、以及实现多物理场耦合的智能电磁暴露评估系统。建议读者在实际应用中根据具体需求调整模型架构和参数,并结合真实数据进行验证。
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