java基础之(六) 多线程

进程与线程详解及多线程示例
本文详细介绍了进程与线程的概念及其区别,并通过Java代码示例展示了多线程的基本应用。进程是资源申请和调度的单位,而线程则是程序中的单一控制流程,一个进程中可以拥有多个线程。
进程:是一个程序在其自身地址空间的一次执行活动,进程是资源申请、调度和独立运行的单位,因此他使用系统中的运行资源;而程序不能申请系统资源,不能被系统调度,也不能作为独立运行的单位,因此它不占用系统的运行资源。

线程:是程序中的一个单一的连续控制流程,一个线程可以拥有多个线程 。线程中的run()就像Java的main()一样,可以理解为一个线程启动运行的入口函数。

创建一个线程的方式有两种,一种是继承Thread类,还有就是实现Runnable 接口,两者都要重写run()方法。

下面用简单实例来写个多线程例子

public class MyThread extends Thread {
private long number;
public void run() {
for (long i = 0; i <2500000000l; i++) {
number++;
}
}


public static void main(String[] args) {
MyThread thread = new MyThread();

long start=System.currentTimeMillis();
thread.start();
long number=0;
for (long i = 0; i <2500000000l; i++) {
number++;
}
long end=System.currentTimeMillis();

System.out.println(end-start);
System.out.println(thread.number+number);

}
}



上述代码只是简单描述什么是多线程。
多线程还包括 同步等一些问题。
下面附件图片包含多线程的各种状态。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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