concurrent - ReentrantReadWriteLock - learning

最新推荐文章于 2024-06-26 16:32:06 发布
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本文介绍了读写锁的工作原理及其在高并发场景中的优势。通过使用ReentrantReadWriteLock提供的ReadLock和WriteLock，可以有效地实现读操作间的并发及读写操作间的互斥。

读写锁学习

  1. 介绍
    读写锁：读线程之间不互斥，读写线程间互斥；在读写比例很高的场景它比常规的synchronized有更好的高并发性能；
    ReentrantReadWriteLock有ReadLock和WriteLock两个锁来处理同步的问题。ReadLock读锁允许大量的读线程，存在读线程的时候不允许写线程；WriteLock写线程只允许一个写线程。在代码片段中，如果是读场景就上读锁，如果是写场景就上写锁。
ADP在线自适应动态规划之持续激励条件
qq_43435956的博客
06-10 5824
在线自适应动态规划之持续激励条件 在在线自适应动态规划算法中，需要通过满足持续激励条件（Persistent Excitation Condition）保证critic网络权值的收敛性，一般的做法都是在算法初期在输入端引入探测噪声（Probing Noises）来保证数据的丰富性，但是由于在输入端引入噪声会给系统带来一些不好的影响，甚至可能破坏系统的稳定性。因此，出现了一些其他的方法来避免引入探测噪声，受阅读所限，我目前了解两种： Concurrent Learning（CL） Experience Re
gc.log中 CMS-concurrent-abortable-preclean
lanicc's blog
06-26 581
预清理阶段有助于减少下一个“最终标记”阶段的工作。如果重复打印此消息，则表示它无法在 5 秒内完成预清理阶段。要么需要增加时间以允许更长的预清理阶段，要么需要检查操作系统或堆以确定为什么没有在分配的 5 秒内完成。如果重复打印此消息，则表示它无法在 5 秒内完成预清理阶段。要么需要增加时间以允许更长的预清理阶段，要么需要检查操作系统或堆以确定为什么没有在分配的 5 秒内完成。的值，就会打印上述日志，默认为 5 秒。如果超过这个阶段，它就会中止这个阶段并继续进入下一个阶段。如果可中止的预清理阶段。
Java Concurrent学习
jackie03的专栏
03-08 6079
多线程程序设计比单线程程序设计要困难的多，所以，如果一个库中的类能够帮助你从低层的多线程程序设计中解脱出来，那么一定要使用这个类。比如java.util.Timer。另外，util.concurrent包是一个高层次的线程工具集合。在 Java 语言中，协调对共享字段的访问的传统方法是使用同步，确保完成对共享字段的所有访问。对于现代 JVM 而言，无竞争的同步现在非常便宜。以下是两个简单例子：
Event-Triggered H∞ Control for Continuous-Time Nonlinear System via Concurrent Learning
阿涛的博客
02-23 3129
摘要 本文利用事件触发法研究了一类连续时间非线性系统的H∞最优控制问题。 ①首先，H∞最优控制问题被公式化为二人零和（ZS）差分博弈。 ②然后，利用事件触发的控制策略和时间触发的干扰策略，为ZS博弈导出自适应触发条件。仅当不满足触发条件时才更新事件触发的控制器。因此，减少了设备与控制器之间的通信。 ③此外，提供最小采样时间的正下界以避免Zeno行为。 ④为了实现目的，提出了事件触发的并发学习算法...
concurrent 类详解
博“文”强识
02-25 201
http://www.itzhai.com/the-java-util-concurrent-the-overall-structure-of-fig.html
《笔记——机器学习与物理模型》by鄂维南院士讲座
kk_land的博客
06-21 3669
力学所的郭永怀力学进展讲座笔记。
backport-util-concurrent-java12-3.1-sources.jar
03-13
官方版本，亲测可用
Java 多线程与并发(12-26)-JUC锁- ReentrantReadWriteLock详解.pdf
07-26
在Java多线程并发编程中，ReentrantReadWriteLock（可重入读写锁）是一个重要的同步工具，它属于Java并发包（java.util.concurrent.locks）中的一个类。这个锁提供了比标准的synchronized关键字更细粒度的控制，允许...
Android代码-Concurrent-Utils
08-08
Concurrent-Utils Utilities for Java concurrent library. This is a library contains some useful and smart utility class for Java concurrent library. Shelly, HermesEventBus and AndroidDataStorage are ...
JavaEE源代码 concurrent-1.3.2
07-09
JavaEE源代码 concurrent-1.3.2JavaEE源代码 concurrent-1.3.2JavaEE源代码 concurrent-1.3.2JavaEE源代码 concurrent-1.3.2JavaEE源代码 concurrent-1.3.2JavaEE源代码 concurrent-1.3.2JavaEE源代码 concurrent-...
机器学习在分子模拟中的应用
qq_41854911的博客
09-28 4177
分子动力学是一门结合物理，数学和化学的综合技术。分子动力学是一套分子模拟方法，该方法主要是依靠牛顿力学来模拟分子体系的运动，以在由分子体系的不同状态构成的系统中抽取样本，从而计算体系的构型积分，并以构型积分的结果为基础进一步计算体系的热力学量和其他宏观性质。
Continual Learning/Lifelong Learning/Incremental Learning
Si_ang_的博客
05-08 7884
朴素定义：持续学习就是随着时间的推移，不断地处理现实世界中连续的信息流（这些信息逐渐可用），在学习新知识的同时，还保留甚至整合优化旧知识的能力。精确理解：终身学习系统被定义为能够从连续的信息流中学习的自适应算法，随着时间的推移，这些信息被逐渐可用，并且需要学习的任务数量没有预定义（可以是无限的），重要的是，对新信息的调节应该在没有灾难性遗忘或干扰的情况下发生。通俗理解：一个模型学习随着时间推移不断增加的序列任务。
持续学习研究过程Continural Learning Study
weixin_40370659的博客
12-03 1615
本篇文章为研究索引 前言：持续学习主要是，神经网络中为解决灾难性遗忘问题的算法研究。 灾难性遗忘：随着增量学习过程中分类模型的迭代，神经网络会对不同的任务作出分类预测，如果用新的机制去预测分类的时候，先前学习的任务可能会被大量的遗忘，对于先前分类任务的预测性能下降的过程指的就是灾难性遗忘的过程。例如说，人脑在记忆unit2单词的时候，unit1单词会被遗忘。 ARVIX中去大量阅读论文，通过论文的知识图谱，建立一个对持续学习，或者其他任何领域的一个体系化的框架。 研究涉及机器学习、深度学习、数学概率
一时学习一时爽，"持续学习"持续爽
abcdefg90876的博客
02-04 2203
问题定义众所周知，柯洁是超级厉害的围棋高手。众所周知，小夕是超级厉害的卖萌小能手斗地主民间高手。燃鹅，如果这时候把斗地主的规则教给柯洁，那么柯洁凭借已有的围棋知识，可以轻松的与小夕大战一...
一次聊天引发的思考--java并发包
08-11 279
一次聊天，谈到了死锁的解决、可重入锁等等，突然发现这些离自己很远，只有一些读书时的概念涌入脑海，但各自的应用场景怎么都无法想出。痛定思痛，决定看看concurrent包里涉及并发的类及各自的应用场景。 第一类：原子操作类的atomic包，里面包含了 1）布尔类型的AtomicBoolean 2）整型AtomicInteger、AtomicIntegerArray、AtomicInt...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）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学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
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