线程的状态

线程作为操作系统调度的最小单元,并且能够让多线程同时执行,极大的提高 了程序的性能,在多核环境下的优势更加明显。

Java 线程既然能够创建,那么也势必会被销毁,所以线程是存在生命周期的, 那么我们接下来从线程的生命周期开始去了解线程。 线程一共有 6 种状态(NEW、RUNNABLE、BLOCKED、WAITING、 TIME_WAITING、TERMINATED)

NEW:初始状态,线程被构建,但是还没有调用 start 方法

RUNNABLED:运行状态,JAVA 线程把操作系统中的就绪和运行两种状态统一 称为“运行中”

BLOCKED:阻塞状态,表示线程进入等待状态,也就是线程因为某种原因放弃 了 CPU 使用权,阻塞也分为几种情况

Ø 等待阻塞:运行的线程执行 wait 方法,jvm 会把当前线程放入到等待队列

Ø 同步阻塞:运行的线程在获取对象的同步锁时,若该同步锁被其他线程锁占 用了,那么 jvm 会把当前的线程放入到锁池中

Ø 其他阻塞:运行的线程执行 Thread.sleep 或者 t.join 方法,或者发出了 I/O 请求时,JVM 会把当前线程设置为阻塞状态,当 sleep 结束、join 线程终止、 io 处理完毕则线程恢复

TIME_WAITING:超时等待状态,超时以后自动返回

TERMINATED:终止状态,表示当前线程执行完毕

 

package com.example.demo.morethread;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ThreadStatus {
    public static void main(String[] args) {
        //TIME_WAITING
        new Thread(()->{
            while (true){
                try {
                    System.out.println("timewaiting:before");
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(100);
                    System.out.println("timewaiting:after");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        },"timewaiting").start();
        //WAITING,线程在 ThreadStatus 类锁上通过 wait 进行等待
        new Thread(()->{
            while (true){
                synchronized (ThreadStatus.class){
                    try {
                        System.out.println("wait:before");
                        ThreadStatus.class.wait();
                        System.out.println("wait:after");
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        },"waiting").start();
        //线程在 ThreadStatus 加锁后,不会释放锁
        new Thread(new BlockedDemo(),"demo1").start();
        new Thread(new BlockedDemo(),"demo2").start();
    }
    static class BlockedDemo extends Thread{
        @Override
        public void run() {
            synchronized (BlockedDemo.class){
                while (true){
                    try {
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":before");
                        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":after");
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        }
    }
}

运行结果如下:

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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