线程按次序执行队列任务

运行时:并发调度 严格来说 goroutine 不能从字面层来翻译称之为协程,它实际上是一套相对完整的虚拟机。 goroutine 模型 Go 语言的 goroutine 模型相对来说设计的不错,goroutine 模型使用的是多对多模型。多对多模型被一些操作系统一些语言 Rust、Java 抛弃,而改用一对一模型,因为一对一模型性能高,但是对于海量的并发操作未必是最优秀的。 Go 语言更适合 IO 密集型,对 C... 阅读详情
package demo;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

public class ThreadOrder {
    static class TaskProcess implements Runnable {
        private Queue<Runnable> tasks;//获取任务的队列
        private Object myLock;//本线程等待的锁
        private Object nextLock;//通知下个线程的锁
        private CountDownLatch latch;//通知主线程:本线程已经就绪

        public TaskProcess(Queue<Runnable> tasks, Object myLock, Object nextLock, CountDownLatch latch) {
            this.tasks = tasks;
            this.myLock = myLock;
            this.nextLock = nextLock;
            this.latch = latch;
        }

        public void run() {
            String name = Thread.currentThread().getName();//当前线程的名字

            synchronized (myLock) { //拿到自己的锁后
                latch.countDown();//拿到自己的锁后,通知主线程:本线程已经就绪
                Runnable task;//要执行的任务

                while (true) {
                    // 1.等待被通知执行
                    try {
                        myLock.wait();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        System.out.println("运行异常:" + name);
                        notifyNextThread();//必需 通知下个线程,以防止下一个线程永久等待
                        return;
                    }

                    // 2.被通知后,开始获取任务并执行
                    task = tasks.poll();
                    if (task == null) {//没有任务
                        System.out.println("没有任务,线程退出:" + name);
                        notifyNextThread();//必需 通知下个线程,以防止下一个线程永久等待
                        return;
                    }


                    // 3.执行任务过程
                    task.run();

                    // 4.通知下一个线程执行任务
                    notifyNextThread();
                }
            }
        }

        private void notifyNextThread() {
            synchronized (nextLock) {
                nextLock.notify();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 1. 定义任务队列
        final Queue<Runnable> tasks = new LinkedList<Runnable>();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            final int finalI = i;
            tasks.offer(new Runnable() {
                public void run() {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 执行任务:" + finalI);
                }
            });
        }

        // 2.定义执行任务的线程数(按次序执行)
//        int number = 2;//TODO 修改这里可以 改变 执行任务的线程序列个数
        int number = 10;//TODO 修改这里可以 改变 执行任务的线程序列个数

        // 定义所有线程就绪通知机制
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(number);

        // 定义线程顺序执行用以交互的锁
        Object[] locks = new Object[number];
        for (int i = 0; i < number; i++) {
            locks[i] = new Object();
        }
        for (int i = 0; i < number; i++) {
            Object myLock = locks[i];
            Object nextLock = locks[i < number - 1 ? i + 1 : 0];
            Thread t = new Thread(new TaskProcess(tasks, myLock, nextLock, latch) {
            }, "Thread-" + i);
            t.start();
        }

        //等待所有线程就绪
        latch.await();
        //获取到第一个要执行的线程的锁,予以激活
        Object firstLock = locks[0];
        // 激活线程序列进行处理
        synchronized (firstLock) {
            firstLock.notify();// 激活线程序列进行处理
        }
    }
}

java 定制任务的使用Quartz,使用队列处理参数 使用Quartz来执行这个任务,当取回来邮件的时候,可能一次性取出来多封邮件,然而在发往另一个服务端的时候,没发送一封邮件就会将该邮件带的上传的附件的目录清空,这样的话在两封邮件同时发送的时候,可能导致后一封邮件的附件被清除而发送失败。本人做了一个队列,一次取回的多封邮件放在队列里面,然后定制任务,每隔一分钟去发一封邮件 立即下载

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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")

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js执行队列

1.1 js是单线程 js语言的一大特点就是单线程,也就是说,同一时间只能做一件事,这是因为js 这门脚本语言诞生的使命导致–js是为处理页面中用户的交互,以及操作DOM而诞生的。 比如我们对某个DOM元素进行添加和删除操作,不能同时进行,应该先进行添加,之后再删除 1.2 同步和异步 为了解决这个问题,利用多核CPU的计算能力,HTML5提出Wep Worker标准,允许js脚本创建多个线程,于是js中出现了同步和异步 (1)同步 前一个任务结束后再执行后一个任务,程序的执行顺序与任务的排列顺序是一致的,

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conquer0715
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