j2se复习笔记

1.CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet线程安全的集合,当生成迭代器的时候改变数组内容,不抛异常.迭代器引用的依然是旧数组


2.FutureTask包装 Future 和 Callable
MyCount count = new MyCount();
FutureTask<Integer> task = new FutureTask(count);
new Thread(task).start();
task.get();


public FutureTask(Runnable runnable,V result)
包装runnable成功后返回 result (指定结果可以用null)

3.线程池 ExecutorService
void shutdown()
关闭服务,会先完成那些已经提交的了的任务,但不再接受新的任务.

shutdownNow()
联消所有还有开始的任务并试图中断正在运行的线程.

4.控制线程组
T invokeAny(Collection<Callable<T>> tasks)
T invokeAny(Collection<Callable<T>> tasks,long timeout,TimeUnit unit)
执行给定的任务并返回其中之一的结果.第二个方法在发生超时时抛出一个TimeoutException异常.

List<Future<T>> invokeAll(Collection<Callable<T>> tasks)
List<Future<T>> invokeAll(Collection<Callable<T>> tasks,long timeout,TimeUnit unit)
执行给定的任务并返回它们的所有结果


ExecutorComplectionService 收集结果
ExecutorComplectionService service = new ExecutorCompletionService(executor);

for(Callable<Integer> task:tasks)
service.submit(task);
for(int i=0;i<task.size;i++)
count +=service.take().get


5.ListIterator 继承 Iterator 添加了add方法总是改变列表

6.不要使用LinkedList 的get 方法,因为非常低效.

7.TreeSet 排序Hash集合(红黑树数据结构)
SortedSet ss = new TreeSet();
ss.first();
ss.last();
SortedSet ssc = new TreeSet(new Comparator(){
public int compare(Object obj1,Object obj2){
return 1;
}
});



8.socket 半关闭 soket.shoutdownOutput() 关闭输出流,但输入流还要开


9.查看注册的RMI服务
Context namingContext = new InitialContext();
NamingEnumeration<NameClassPair> e = nameingContext.list("rmi:");
while(e.hasMore){
System.out.println(e.next().getName());
}

10.System.setSecurityManager(new RMISecurityManager());为RMI安装安全管理器

11.每个java程序至少有三个类加载品器
1.引导加载器
2.扩展加载器
3.系统加载器
【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
下载前必看:https://pan.quark.cn/s/da7147b0e738 《商品采购管理系统详解》商品采购管理系统是一款依托数据库技术,为中小企业量身定制的高效且易于操作的应用软件。 该系统借助VC++编程语言完成开发,致力于改进采购流程,增强企业管理效能,尤其适合初学者开展学习与实践活动。 在此之后,我们将详细剖析该系统的各项核心功能及其实现机制。 1. **VC++ 开发环境**: VC++是微软公司推出的集成开发平台,支持C++编程,具备卓越的Windows应用程序开发性能。 在该系统中,VC++作为核心编程语言,负责实现用户界面、业务逻辑以及数据处理等关键功能。 2. **数据库基础**: 商品采购管理系统的核心在于数据库管理,常用的如SQL Server或MySQL等数据库系统。 数据库用于保存商品信息、供应商资料、采购订单等核心数据。 借助SQL(结构化查询语言)进行数据的增加、删除、修改和查询操作,确保信息的精确性和即时性。 3. **商品管理**: 系统内含商品信息管理模块,涵盖商品名称、规格、价格、库存等关键字段。 借助界面,用户能够便捷地录入、调整和查询商品信息,实现库存的动态调控。 4. **供应商管理**: 供应商信息在采购环节中占据重要地位,系统提供供应商注册、联系方式记录、信用评价等功能,助力企业构建稳固的供应链体系。 5. **采购订单管理**: 采购订单是采购流程的关键环节,系统支持订单的生成、审批、执行和追踪。 通过自动化处理,减少人为失误,提升工作效率。 6. **报表与分析**: 系统具备数据分析能力,能够生成采购报表、库存报表等,帮助企业掌握采购成本、库存周转率等关键数据,为决策提供支持。 7. **用户界面设计**: 依托VC++的MF...
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