java线程死锁和类初始化探索

线程死锁和类初始化探索


/**
 * @author: hellkity
 * @date: Created in 2020/6/16
 * 类说明: 赖加载问题
 * 问题  主线程等待后台线程完成 初始化
 *  后台线程 run() 会检测类是否初始化, 并等待主线程完成初始化  从而产生死锁
 *   总结:  类初始化不要使用其他线程,
 *   或者确保主线程先完成类初始化 在启动后台线程
 *
 *   TIS: 当一个线程访问类成员的时候会发生:
 *   1 这个类尚未初始化
 *   2 这个类正在被当前线程初始化, 这是对初始化的递归请求
 *   3 这个类正在被其他线程而不是当前线程初始化
 *   4 这个类已经被初始化
 *
 *  程序执行顺序:
 *   1 主线程 Lazy.main() 方法, 检测lazy是否初始化
 *   2 执行初始化  initialized =false
 *   3 创建后台线程 , 调用run() 方法 , initialized =true  ,
 *   产生问题: 在给initialized 赋值前 会检测lazy是否初始化. 发现;另一个线程在初始化, 等待初始化完成
 *   4 主线程等待后台线程执行完成 产生死锁
 *
 */
public class Lazy {
  private static boolean initialized = false;
//原始错误  死锁方法
  static {
    Thread t = new Thread(()->{
      initialized = true;
    });
    t.start();
    try {
      t.join();
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }

  //一种不好的处理方法
  /*static   Thread t = new Thread(()->{
    initialized = true;
  });
    static {
      t.start();
    }*/
  /**
   * 测试方法入口
   * @param args
   */
  public static void main(String[] args) {
    //Bad way to eliminate the dead lock , Complex and error prone
    /* try {
      t.join();
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }*/
    System.out.println( initialized);
  }
}
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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