java jdbc深入理解(connection与threadlocal与数据库连接池和事务实)

HikariCP连接池初始化原理与性能优化实战 数据库连接池是Java应用性能优化的核心技术之一,它通过复用已建立的数据库连接,避免了频繁创建和销毁连接带来的巨大开销。其核心原理是在应用启动时预先创建一定数量的连接并维护在池中,当需要时直接获取空闲连接,使用完毕后归还而非关闭,从而显著提升系统响应速度和数据库并发处理能力。在高并发场景下,连接池能有效防止数据库因连接数暴涨而崩溃,是保障应用稳定性的关键组件。HikariCP作为当前性能最优的Java数据库连接池实现,以其极致的速度和轻量级设计著称,被Spring Boot等主流框架选为默认连接池。本文将从 阅读详情

java jdbc深入理解(connection与threadlocal与数据库连接池和事务实)

1.jdbc连接数据库,就这样子

Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
java.sql.Connection conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl);

2.通过传入jdbc url用Drivermanager.getConnection(jdbcurl)连接数据库,

注意:一次Drivermanager.getConnection(jdbcurl)获得只是一个connection,并不能满足高并发情况。因为connection不是线程安全的,一个connection对应的是一个事物。

3.所以数据库连接池,是多次Drivermanager.getConnection(jdbcurl),获取多个connection放入hashmap中。

4.每次获得connection都需要浪费cpu资源和内存资源,是很浪费资源的。所以诞生了数据库连接池。

5.数据库连接池部分源码:

注意pool.getConnection(),都是先从threadlocal里面拿的,如果threadlocal里面有,则用,保证线程里的多个dao操作,用的是同一个connection,以保证事务。

如果新线程,则将新的connection放在threadlocal里,再get给到线程。

着重看以下几个方法,说明数据库连接池,是将connection放进threadlocal里的,以保证每个线程从连接池中获得的都是线程自己的connection。

 

  1.  // 将线程和连接绑定,保证事务能统一执行  
  2.  成员变量   private static ThreadLocal<Connection> threadLocal = new ThreadLocal<Connection>(); 
 // 获得当前连接  
    public Connection getCurrentConnecton(){  
        // 默认线程里面取  
        Connection conn = threadLocal.get();  
        if(!isValid(conn)){  
            conn = getConnection();  
        }  
        return conn; } 
// 获得连接  
    public synchronized Connection getConnection() {  
        Connection conn = null;  
        try {  
            // 判断是否超过最大连接数限制  
            if(contActive < this.dbBean.getMaxActiveConnections()){  
                if (freeConnection.size() > 0) {  
                    conn = freeConnection.get(0); if (conn != null) { threadLocal.set(conn); } freeConnection.remove(0); } else { conn = newConnection(); } }else{ // 继续获得连接,直到从新获得连接 wait(this.dbBean.getConnTimeOut()); conn = getConnection(); } if (isValid(conn)) { activeConnection.add(conn); contActive ++; } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return conn; }
public synchronized void releaseConn(Connection conn) throws SQLException {  
        if (isValid(conn)&& !(freeConnection.size() > dbBean.getMaxConnections())) {  
            freeConnection.add(conn);  
            activeConnection.remove(conn);  
            contActive --;  
            threadLocal.remove();  
            // 唤醒所有正待等待的线程,去抢连接  
            notifyAll();  
        }  
    } 
然后再着重理解此段话 
复制代码
首先,LZ是概念上的错误.什么是线程池,什么是ThreadLocal???
   线程池,为避免不必要的创建,销毁connection而存在的,其中包括活动,等待,最小等属性,cop3,proxy连接池都可以配置这些玩意;
   
   至于为什么要用ThreadLocal呢?这个和连接池无关,我认为更多的是和程序本身相关,为了更清楚的说明,我举个例子
   servlet中获取一个连接.首先,servlet是线程安全的吗?
     class MyServlet extends HttpServlet{
         private Connection conn;
     }
     ok,遗憾的告诉你,这个conn并不是安全的,所有请求这个servlet的连接,使用的都是一个Connection,这个就是致命的了.多个人使用同一个连接,算上延迟啥的,天知道数据会成什么样.
     因此我们要保证Connection对每个请求都是唯一的.这个时候就可以用到ThreadLocal了,保证每个线程都有自己的连接.
     改为 private ThreadLocal<Connection> ct = new ThreadLocal<Connnection>();
     然后从连接池获取Connection,set到ct中,再get就行了,至于得到的是哪个Connection就是连接池的问题了,你也管不到.
复制代码

 

Hibernate的数据库连接池就是将connection放进threadlocal实现的!!! 
Hibernate的数据库连接池就是将connection放进threadlocal实现的!!!
Hibernate的数据库连接池就是将connection放进threadlocal实现的!!!
 
复制代码
public class ConnectionPool implements IConnectionPool {  
    // 连接池配置属性  
    private DBbean dbBean;  
    private boolean isActive = false; // 连接池活动状态  
    private int contActive = 0;// 记录创建的总的连接数  
      
    // 空闲连接  
    private List<Connection> freeConnection = new Vector<Connection>();  
    // 活动连接  
    private List<Connection> activeConnection = new Vector<Connection>();  
  
  1.  // 将线程和连接绑定,保证事务能统一执行
  2.     private static ThreadLocal<Connection> threadLocal = new ThreadLocal<Connection>(); 

public ConnectionPool(DBbean dbBean) {  
        super();  
        this.dbBean = dbBean;  
        init();  
        cheackPool();  
    }  
  
    // 初始化  
    public void init() {  
        try {  
            Class.forName(dbBean.getDriverName());  
            for (int i = 0; i < dbBean.getInitConnections(); i++) {  
                Connection conn;  
                conn = newConnection();  
                // 初始化最小连接数  
                if (conn != null) {  
                    freeConnection.add(conn);  
                    contActive++;  
                }  
            }  
            isActive = true;  
        } catch (ClassNotFoundException e) {  
            e.printStackTrace();  
        } catch (SQLException e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
    }  
      
    // 获得当前连接  
    public Connection getCurrentConnecton(){  
        // 默认线程里面取  
        Connection conn = threadLocal.get();  
        if(!isValid(conn)){  
            conn = getConnection();  
        }  
        return conn;  
    }  
  
    // 获得连接  
    public synchronized Connection getConnection() {  
        Connection conn = null;  
        try {  
            // 判断是否超过最大连接数限制  
            if(contActive < this.dbBean.getMaxActiveConnections()){  
                if (freeConnection.size() > 0) {  
                    conn = freeConnection.get(0);  
                    if (conn != null) {  
                        threadLocal.set(conn);  
                    }  
                    freeConnection.remove(0);  
                } else {  
                    conn = newConnection();  
                }  
                  
            }else{  
                // 继续获得连接,直到从新获得连接  
                wait(this.dbBean.getConnTimeOut());  
                conn = getConnection();  
            }  
            if (isValid(conn)) {  
                activeConnection.add(conn);  
                contActive ++;  
            }  
        } catch (SQLException e) {  
            e.printStackTrace();  
        } catch (ClassNotFoundException e) {  
            e.printStackTrace();  
        } catch (InterruptedException e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
        return conn;  
    }  
  
    // 获得新连接  
    private synchronized Connection newConnection()  
            throws ClassNotFoundException, SQLException {  
        Connection conn = null;  
        if (dbBean != null) {  
            Class.forName(dbBean.getDriverName());  
            conn = DriverManager.getConnection(dbBean.getUrl(),  
                    dbBean.getUserName(), dbBean.getPassword());  
        }  
        return conn;  
    }  
  
    // 释放连接  
    public synchronized void releaseConn(Connection conn) throws SQLException {  
        if (isValid(conn)&& !(freeConnection.size() > dbBean.getMaxConnections())) {  
            freeConnection.add(conn);  
            activeConnection.remove(conn);  
            contActive --;  
            threadLocal.remove();  
            // 唤醒所有正待等待的线程,去抢连接  
            notifyAll();  
        }  
    }  
  
    // 判断连接是否可用  
    private boolean isValid(Connection conn) {  
        try {  
            if (conn == null || conn.isClosed()) {  
                return false;  
            }  
        } catch (SQLException e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
        return true;  
    }  
  
    // 销毁连接池  
    public synchronized void destroy() {  
        for (Connection conn : freeConnection) {  
            try {  
                if (isValid(conn)) {  
                    conn.close();  
                }  
            } catch (SQLException e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
        }  
        for (Connection conn : activeConnection) {  
            try {  
                if (isValid(conn)) {  
                    conn.close();  
                }  
            } catch (SQLException e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
        }  
        isActive = false;  
        contActive = 0;  
    }  
  
    // 连接池状态  
    @Override  
    public boolean isActive() {  
        return isActive;  
    }  
      
    // 定时检查连接池情况  
    @Override  
    public void cheackPool() {  
        if(dbBean.isCheakPool()){  
            new Timer().schedule(new TimerTask() {  
            @Override  
            public void run() {  
            // 1.对线程里面的连接状态  
            // 2.连接池最小 最大连接数  
            // 3.其他状态进行检查,因为这里还需要写几个线程管理的类,暂时就不添加了  
            System.out.println("空线池连接数:"+freeConnection.size());  
            System.out.println("活动连接数::"+activeConnection.size());  
            System.out.println("总的连接数:"+contActive);  
                }  
            },dbBean.getLazyCheck(),dbBean.getPeriodCheck());  
        }  
    }  
}  
复制代码

 

Why ThreadLocal?

无论如何,要编写一个多线程安全(Thread-safe)的程序是困难的,为了让线程共享资源,必须小心地对共享资源进行同步,同步带来一定的效能延迟,而另一方面,在处理同步的时候,又要注意对象的锁定与释放,避免产生死结,种种因素都使得编写多线程程序变得困难。

尝试从另一个角度来思考多线程共享资源的问题,既然共享资源这么困难,那么就干脆不要共享,何不为每个线程创造一个资源的复本。将每一个线程存取数据的行为加以隔离,实现的方法就是给予每个线程一个特定空间来保管该线程所独享的资源

 

什么是ThreadLocal?

顾名思义它是local variable(线程局部变量)。它的功用非常简单,就是为每一个使用该变量的线程都提供一个变量值的副本,是每一个线程都可以独立地改变自己的副本,而不会和其它线程的副本冲突。从线程的角度看,就好像每一个线程都完全拥有该变量。

使用场景

  1. To keep state with a thread (user-id, transaction-id, logging-id)
  2. To cache objects which you need frequently

ThreadLocal类  实现线程范围的共享变量

它主要由四个方法组成initialValue(),get(),set(T),remove(),其中值得注意的是initialValue(),该方法是一个protected的方法,显然是为了子类重写而特意实现的。该方法返回当前线程在该线程局部变量的初始值,这个方法是一个延迟调用方法,在一个线程第1次调用get()或者set(Object)时才执行,并且仅执行1次。ThreadLocal中的确实实现直接返回一个null:

 

ThreadLocal的原理

ThreadLocal是如何做到为每一个线程维护变量的副本的呢?其实实现的思路很简单,在ThreadLocal类中有一个Map,用于存储每一个线程的变量的副本。比如下面的示例实现:

public class ThreadLocal
{
  private Map values = Collections.synchronizedMap(new HashMap());
  public Object get()
  {
    Thread curThread = Thread.currentThread();
    Object o = values.get(curThread);
    if (o == null && !values.containsKey(curThread))
    {
       o = initialValue();
       values.put(curThread, o);
    }
    return o;
 }

 public void set(Object newValue)
 {
    values.put(Thread.currentThread(), newValue);
 }

 public Object initialValue()
 {
    return null;
 }
}

ThreadLocal 的使用

使用方法一:

hibernate的文档时看到了关于使ThreadLocal管理多线程访问的部分。具体代码如下

1.  public static final ThreadLocal session = new ThreadLocal();
2.  public static Session currentSession() {
3.      Session s = (Session)session.get();
4.      //open a new session,if this session has none
5.   if(s == null){
6.      s = sessionFactory.openSession();
7.      session.set(s);
8.   }
      return s;
9. }

我们逐行分析
1。 初始化一个ThreadLocal对象,ThreadLocal有三个成员方法 get()、set()、initialvalue()。
    如果不初始化initialvalue,则initialvalue返回null。
3。 session的get根据当前线程返回其对应的线程内部变量,也就是我们需要的net.sf.hibernate.Session(相当于对应每个数据库连接).多线程情况下共享数据库链接是不安全的。ThreadLocal保证了每个线程都有自己的s(数据库连接)。
5。如果是该线程初次访问,自然,s(数据库连接)会是null,接着创建一个Session,具体就是行6。
6。创建一个数据库连接实例 s
7。保存该数据库连接s到ThreadLocal中。
8。如果当前线程已经访问过数据库了,则从session中get()就可以获取该线程上次获取过的连接实例。

使用方法二

当要给线程初始化一个特殊值时,需要自己实现ThreadLocal的子类并重写该方法,通常使用一个内部匿名类对ThreadLocal进行子类化,EasyDBO中创建jdbc连接上下文就是这样做的:

 public class JDBCContext{
 private static Logger logger = Logger.getLogger(JDBCContext.class);
 private DataSource ds;
 protected Connection connection;
 private boolean isValid = true;
 private static ThreadLocal jdbcContext;
 
 private JDBCContext(DataSource ds){
  this.ds = ds;
  createConnection();  
 }
 public static JDBCContext getJdbcContext(javax.sql.DataSource ds)
 {  
  if(jdbcContext==null)jdbcContext=new JDBCContextThreadLocal(ds);
  JDBCContext context = (JDBCContext) jdbcContext.get();
  if (context == null) {
   context = new JDBCContext(ds);
  }
  return context;
 }

 private static class JDBCContextThreadLocal extends ThreadLocal {
  public javax.sql.DataSource ds;
  public JDBCContextThreadLocal(javax.sql.DataSource ds)
  {
   this.ds=ds;
  }
  protected synchronized Object initialValue() {
   return new JDBCContext(ds);
  }
 }
}

使用单例模式,不同的线程调用getJdbcContext()获得自己的jdbcContext,都是通过JDBCContextThreadLocal 内置子类来获得JDBCContext对象的线程局部变量

本文部分转自http://blog.youkuaiyun.com/wenzhihui_2010/article/details/8985575

深入解析mysql-connector-java:核心机制、性能调优与生产实践 JDBC驱动是Java应用与数据库通信的核心组件,它负责底层的协议解析、连接管理和数据转换。理解其工作原理,对于构建高性能、高可用的数据访问层至关重要。从连接建立、协议握手到语句执行与结果集处理,每个环节都直接影响着应用的稳定性和效率。在实践中,合理的参数配置(如连接超时、字符编码、批处理优化)能够显著提升性能并避免常见陷阱。结合连接池(如HikariCP)的协作,可以更好地管理连接生命周期,实现资源的高效利用。本文将聚焦于mysql-connector-java这一广泛使用的MySQL官方驱动,通过剖析其 阅读详情

相关推荐

深入解析HikariCP连接池:架构设计与初始化调优

数据库连接是应用与数据库交互的基础通道,其建立涉及网络握手、身份验证等开销。连接池技术通过复用预创建的连接,将连接创建销毁的开销均摊,从而显著提升高并发场景下的性能与资源利用率。在Java生态中,HikariCP以其极致的轻量、快速和稳定著称,成为Spring Boot等框架的默认选择。其核心架构围绕HikariPool、ConcurrentBag等组件构建,通过精妙的初始化过程完成连接预热、健康检查与泄漏检测等机制的武装。理解其初始化流程与核心配置,对于优化数据库访问性能、保障应用稳定性至关重要,尤其在微

weixin_34267123的博客 445

【java项目实战】ThreadLocal封装Connection,实现同一线程共享资源

线程安全一直是程序猿们关注的焦点,多线程也一直是比较让人头疼的话题,想必大家曾经也遇到过各种各种的问题,我就不再累述了。当然,解决方式也有很多,这篇博文给大家提供一种很好的解决线程安全问题的思路。 首先,我们先简单的认识一下ThreadLocal,之后是实例+解析,最后一句话总结。 1、认识一下ThreaLocal 认识T...

weixin_30872789的博客 531

SpringBoot启动失败:DataSource配置问题排查与优化指南

在Java后端开发中,数据源(DataSource)是连接应用与数据库的核心组件,其配置正确性直接关系到SpringBoot应用的启动与运行。SpringBoot通过自动装配机制简化了数据源的配置,但这也带来了启动失败的常见问题。理解其原理,需要从JDBC驱动加载、连接池管理、属性绑定等基础概念入手。这些技术的价值在于为应用提供稳定、高效的数据库连接,支撑高并发场景下的数据访问需求。在实际应用中,无论是单体服务还是微服务架构,数据源的配置优化、多环境适配以及生产环境下的连接泄露预防都至关重要。本文聚焦于Sp

weixin_34295316的博客 305

用threadlocal的优势有哪些

首先,我们为了避免单一数据库连接的创建和关闭耗费时间和性能,引入了数据库连接池,提前创建好了n条连接放入池中,如果是单线程情况下,那这样挺好的 那如果是多线程情况下呢?还是上面那段话,假设同一时间多个线程从数据库连接池获取连接,那肯定拿的是不同的连接,我当前线程和别的线程拿的连接不一样,那我当前在crud的时候,不在一个事务之内。 假设不同时间的多个线程要从数据库连接池拿连接,那这个时候就可能拿到的是同一个连接了,那我多个线程线程拿到的是同一个连接,也就是说在多个线程在同一个事务之内..

weixin_57763462的博客 425

Java图书管理系统实战:分层架构与事务控制详解

Java图书管理系统是理解企业级Java SE工程实践的经典入口,其核心在于分层架构设计与数据库事务控制两大基础能力。从JDBC连接管理、MySQL事务ACID保障,到Swing界面线程安全与DAO/Service/Controller职责隔离,系统完整呈现了传统Java Web技术栈的底层逻辑。掌握事务回滚点设置、连接泄漏规避、字符集与时区适配等关键细节,不仅能应对校招面试中高频的‘手写JDBC事务’考题,还可迁移至中小型企业后台开发场景。本文聚焦Java源码与MySQL数据库协同落地的12个实操节点,覆

weixin_32325225的博客 308

Cadence Virtuoso ADE L保姆级教程:从DC到Noise,一次搞定6种仿真设置

本文提供Cadence Virtuoso ADE L的全面仿真教程,涵盖DC工作点分析、瞬态响应、AC特性、零极点分布和噪声性能等6种仿真设置。通过详细的步骤和实用技巧,帮助工程师高效完成从基础配置到高级后处理的完整工作流,显著提升IC设计效率。

weixin_26841743的博客 600

关于用 ThreadLocal 管理 Connection 的一些总结

随着Hibernate3的流行,使用ThreadLocal管理事务的方式已然深入人心,在Hibernate3的项目里,如果不需要实现跨数据库的事务,使用Thread管理事务的效率比JTA这个庞然大物高很多,自然地成为了大家的首选。当然,既然ThreadLocal是JDK的一个基本实现(从JDK1.2起),它当然不独为Hibernate所有,即使我们只使用最基本的JDBC Connection,

sjmnh1的专栏 1366

【Flink cdc】Data row is smaller than a column index, internal schema representation is probably xxx

翻译一下:当scan.startup.mode=EARLIEST_OFFSET时,如果在最早的offset之后表结构有过变化就无法支持。原因应该是在binlog 的earliest_offset之后,表结构被修改过。我的解决方案:source配置中使用。mysql source配置使用。,以时间戳为消费依据。

integrity 2085

java 线程池和连接池 - 面试宝典

Java线程池和连接池是在并发编程和数据库连接方面非常重要的概念。下面是对这两个概念的回答以及相应的Java代码示例。

牛肉胡辣汤 224

鼎阳示波器SCPI指令与MD5算法解锁带宽升级实战

本文详细介绍了鼎阳示波器通过SCPI指令与MD5算法实现带宽升级的实战流程。从设备连接、信息获取到Python密钥生成脚本解析,逐步指导用户完成升级操作,并涵盖常见问题排查与功能选件激活指南,帮助用户充分释放设备潜能。

www00的博客 348

STM32开发实战--解决STM32CubeMX生成代码时钟初始化卡死问题

本文详细分析了STM32CubeMX生成代码在时钟初始化阶段卡死的问题,提供了多种解决方案,包括简单修改和稳健的等待机制。通过深入探讨HAL库的时钟初始化陷阱及硬件层面的根本原因,帮助开发者快速定位并解决STM32开发中的常见问题。

weixin_26965807的博客 440

java线程池连接mysql_java jdbc深入理解(connection与threadlocal与数据库连接池和事务实)...

1.jdbc连接数据库,就这样子Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");java.sql.Connection conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl);2.通过传入jdbc url用Drivermanager.getConnection(jdbcurl)连接数据库,注意:一次Drivermanager.getCo...

weixin_42282116的博客 569

Matlab Copula函数实战:从金融风控到数据建模的5个应用场景

本文深入探讨了Matlab Copula函数在金融风控与数据建模中的五大实战应用场景,包括投资组合风险价值计算、信用违约相关性建模、跨市场套利策略优化等。通过具体代码示例和数据分析,展示了Copula模型在捕捉复杂依赖关系方面的优势,为金融风险管理和量化分析提供实用工具。

weixin_29090677的博客 425

事务与连接池

java jdbc深入理解(connection与threadlocal与数据库连接池和事务实)1.jdbc连接数据库,就这样子Class.forName(“com.mysql.jdbc.Driver”); java.sql.Connection conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl);2.通过传入jdbc url用Drivermanager.get

暮鼓的博客 529

华为2288H-V5服务器做raid的详细步骤

华为2288H-V5服务器做RAID

qq_50263172的博客 6万+

17、深入分析Freebase数据集:特征、挑战与类型系统构建

本文深入分析了Freebase数据集的特征、数据建模的挑战以及类型系统的构建方法。Freebase作为知识图谱的重要资源,以RDF三元组形式提供了丰富的结构化知识。文章重点探讨了反向三元组、中介节点(CVT节点)以及非主题三元组对链接预测任务的影响,并通过实验展示了不同类型处理策略对模型性能的作用。此外,文章详细介绍了如何构建一个显式的类型系统,以提升链接预测的准确性,并展望了未来可能的研究方向。

css33的专栏 287

深入解析Java ThreadLocal原理与应用实践

ThreadLocal是Java并发编程中的核心线程封闭机制,通过为每个线程维护独立的变量副本来实现数据隔离。其底层采用ThreadLocalMap数据结构,结合弱引用与开放地址法哈希表实现高效线程局部存储。在分布式追踪、数据库连接管理等场景中,ThreadLocal能有效解决多线程资源共享问题。理解其内存泄漏防护机制(如remove()调用)和哈希算法优化(如斐波那契散列)对开发高性能应用至关重要。本文通过源码解析ThreadLocal的set/get实现、InheritableThreadLocal扩展

weixin_34392435的博客 356

2024年广东省职业院校技能大赛“区块链技术应用”任务书—区块链应用系统开发参考答案

摘要 本文档提供了2024年广东省职业院校技能大赛"区块链技术应用"项目中区块链电子签章前端功能开发的参考答案。主要内容包括:1)注册页面开发,实现身份证号码双向绑定和注册请求发送;2)登录页面开发,实现用户认证、状态保存和页面跳转;3)个人印章页面开发,实现注销功能和印章信息展示。每个任务均包含具体实现代码片段和功能测试要点,涵盖Vue.js框架下的数据绑定、axios请求处理和本地存储等关键技术点。

我是网络安全兼技能大赛工程师,专注网络安全技术学习与技能大赛实战!持续分享最新的技术文章,帮你少走弯路,一起在技术赛道上进步~ 343

ThreadLocal底层实现原理

转自:https://blog.youkuaiyun.com/qpzkobe/article/details/79997391 学习Java中常用的开源框架,Mybatis、Hibernate中设计到线程通过数据库连接对象Connection,对其数据进行操作,都会使用ThreadLocal类来保证Java多线程程序访问和数据库数据的一致性问题。就想深入了解一下ThreadLocal类是怎样确保线程安全的!详...

赛博夫子 1577

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

datasource-proxy源码解析:JDBC代理模式实现原理与设计思想

datasource-proxy是一个功能强大的JDBC代理框架,它通过动态代理技术为Java数据库连接提供全面的拦截和监控能力。本文将深入解析这个开源项目的核心实现原理与设计思想,帮助开发者理解其内部工作机制。 ## 📊 项目概述与核心功能 datasource-proxy是一个轻量级的JDBC代理库,它通过包装标准的`javax.sql.DataSource`接口,为数据库操作提供透明的

gitblog_00734的博客 857

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Oracle - 初识数据库,快速了解Oracle核心概念

Oracle数据库核心概念摘要 Oracle本质:成熟的企业级RDBMS,以高并发事务处理(OLTP)、数据一致性保障和细粒度权限控制著称,适用于金融、电信等关键领域。通过ISO/IEC 27001和FIPS 140-2双重认证。 架构分层: 实例(Instance) - 运行时环境: SGA(共享内存区):含Buffer Cache、Shared Pool等,类比ConcurrentHashMap+LRU Cache 后台进程:PMON(会话清理)、LGWR(日志写入)等,类似Spring事件监听器 数据

千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金 1万+

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

上一篇: String和StringBuffer类型数据进行参数传递问题
下一篇: Redis源码学习简记(七)object原理与个人理解
TuxedoLinux
博客等级 码龄9年 268粉丝 34原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值