Java 理论与实践: 正确使用 Volatile 变量

最新推荐文章于 2021-03-20 20:16:54 发布
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java入门教程：数据类型_Java理论与实践如何正确使用Volatile变量.docx
12-16
### Java入门教程：数据类型与正确使用Volatile变量 #### 概述 在Java编程语言中，`volatile`关键字提供了一种轻量级的同步机制，用于确保共享变量的可见性和一定程度上的线程安全性。相比于传统的锁机制如`...
Java理论与实践：修复Java内存模型，第1部分
03-05
### Java理论与实践：修复Java内存模型，第1部分 #### 概述 活跃了将近三年的JSR133近期发布了一项关于如何修复Java内存模型（Java Memory Model, JMM）的重要建议。原始JMM中存在一些严重的缺陷，这导致了原本被...
Java 理论与实践: 正确使用 Volatile 变量[z]
liudaoru - 悟
03-26 380
好好学习，天天向上！ From: http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp06197.html Java™ 语言包含两种内在的同步机制：同步块（或方法）和 volatile 变量。这两种机制的提出都是为了实现代码线程的安全性。其中 Volatile 变量的同步性较差（但有时它更简单并且开销更低），而且其使用也更容易出错。在这期的 Java 理论...
Java理论与实践:正确使用volatile变量
风之谷
03-17 2502
Java™语言包含两种内在的同步机制：同步块（或方法）和volatile变量。这两种机制的提出都是为了实现代码线程的安全性。其中volatile变量的同步性较差（但有时它更简单并且开销更低），而且其使用也更容易出错。在这期的Java理论与实践中，Brian Goetz将介绍几种正确使用volatile变量的模式，并针对其适用性限制提出一些建议。 Java语言中的volatile变量可以被看作
Java理论与实践：正确使用volatile变量
码小二的博客
08-08 1482
原文链接 volatile 变量使用指南 Java™ 语言包含两种内在的同步机制：同步块（或方法）和 volatile 变量。这两种机制的提出都是为了实现代码线程的安全性。其中 Volatile 变量的同步性较差（但有时它更简单并且开销更低），而且其使用也更容易出错。在这期的 Java 理论与实践 中，Brian Goetz 将介绍几种正确使用 volatile 变量的模式，并针对其适用性限制提
java 理论与实践,Java 理论与实践: 正确使用 Volatile 变量
weixin_39765280的博客
03-20 176
Java™ 语言包含两种内在的同步机制：同步块(或方法)和 volatile 变量。这两种机制的提出都是为了实现代码线程的安全性。其中 Volatile 变量的同步性较差(但有时它更简单并且开销更低)，而且其使用也更容易出错。在这期的 Java 理论与实践中，Brian Goetz 将介绍几种正确使用 volatile 变量的模式，并针对其适用性限制提出一些建议。Java 语言中的 volatil...
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我的技术空间
12-01 267
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Java 理论与实践: 正确使用 volatile 变量 线程同步
12-22
Java语言规范中指出：为了获得佳速度，允许线程保存共享成员变量的私有拷贝，而且只当线程进入或者离开同步代码块时才与共享成员变量的原始值对比。 　这样当多个线程同时与某个对象交互时，必须要注意到要让线程...
详解java如何正确使用volatile
08-27
这使得volatile变量在多线程环境下具有了一定程度的线程安全性。 然而，值得注意的是，`volatile`并不保证原子性。这意味着如果一个操作包含多个步骤（如`t++`操作），即使这个操作涉及的变量是volatile的，也不能...
Java理论与实践：修复Java内存模型1
03-04
新的JMM规定，volatile变量的写操作会强制刷新到主内存，确保其他线程可以立即看到变化。同时，读操作会从主内存获取最新值，而不是从处理器缓存中读取，这样增强了volatile的同步效果。对于final字段，JMM现在保证...
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12-08
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12-08
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AI时代，中小技术转移机构面临收入增长乏力挑战，如何抓住企业创新数智空间机遇实现体系化核心优势？.docx
12-08
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
【智能无人系统】基于ACO-MLP混合模型的无人机三维路径规划： 项目介绍 MATLAB实现基于ACO-MLP 蚁群算法（ACO）结合多层感知机（MLP）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代
最新发布
12-08
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目，采用蚁群算法（ACO）与多层感知机（MLP）相结合的混合模型（ACO-MLP）。该模型通过三维环境离散化建模，利用ACO进行全局路径搜索，并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化，实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题，结合并行计算与参数自适应机制，提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例，涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师；适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员； 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划，如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景；②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化；③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持； 阅读建议：此资源结合理论模型与MATLAB实践，建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上，结合代码示例进行仿真调试，重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现，以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
为科技服务合作伙伴选择企业创新数智空间，需要关注哪些核心要点？.docx
12-08
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
Java volatile变量解析：线程安全与使用场景
"Java入门教程聚焦于数据类型的使用，特别是如何在Java理论与实践中正确运用Volatile变量。文档深入探讨了Volatile变量作为轻量级锁的特性，以及与synchronized的区别，阐述了其在多线程环境中的作用和限制。" 在...
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