线程基础

本文详细介绍了线程的四种基本状态:新状态、可执行状态、阻塞状态及死亡状态。此外还深入探讨了Java中实现线程阻塞的各种方法,包括sleep()、suspend()、yield()、wait()和notify()等。
线程的四个状态:
1、新状态:线程已被创建但尚未执行(start() 尚未被调用)。

2、可执行状态:线程可以执行,虽然不一定正在执行。CPU 时间随时可能被分配给该线程,从而使得它执行。

3、阻塞状态:线程不会被分配 CPU 时间,无法执行;可能阻塞于I/O,或者阻塞于同步锁。

4、死亡状态:正常情况下run() 返回使得线程死亡。调用 stop()或 destroy() 亦有同样效果,但是不被推荐,前者会产生异常,后者是强制终止,不会释放锁。

线程的优先级介于1(MIN_PRIORITY)和10(MAX_PRIORITY)之间,缺省是5(NORM_PRIORITY)。


线程的阻塞方法:
阻塞指的是暂停一个线程的执行以等待某个条件发生(如某资源就绪)。Java 提供了大量方法来支持阻塞,下面让对它们逐一分析。

1. sleep()方法:sleep()允许指定以毫秒为单位的一段时间作为参数,它使得线程在指定的时间内进入阻塞状态,不能得到CPU 时间,指定的时间一过,线程重新进入可执行状态。

典型地,sleep() 被用在等待某个资源就绪的情形:测试发现条件不满足后,让线程阻塞一段时间后重新测试,直到条件满足为止。

2. suspend()和resume()方法:两个方法配套使用,suspend()使得线程进入阻塞状态,并且不会自动恢复,必须其对应的resume() 被调用,才能使得线程重新进入可执行状态。典型地,suspend() 和 resume() 被用在等待另一个线程产生的结果的情形:测试发现结果还没有产生后,让线程阻塞,另一个线程产生了结果后,调用resume()使其恢复。

3. yield() 方法:yield() 使得线程放弃当前分得的 CPU 时间,但是不使线程阻塞,即线程仍处于可执行状态,随时可能再次分得 CPU 时间。调用 yield() 的效果等价于调度程序认为该线程已执行了足够的时间从而转到另一个线程。

4. wait() 和 notify() 方法:两个方法配套使用,wait() 使得线程进入阻塞状态,它有两种形式,一种允许指定以毫秒为单位的一段时间作为参数,另一种没有参数,前者当对应的 notify() 被调用或者超出指定时间时线程重新进入可执行状态,后者则必须对应的 notify() 被调用。

[color=red]2和4区别的核心在于,前面叙述的所有方法,阻塞时都不会释放占用的锁(如果占用了的话),而这一对方法则相反。上述的核心区别导致了一系列的细节上的区别。
首先,前面叙述的所有方法都隶属于Thread 类,但是这一对却直接隶属于 Object 类,也就是说,所有对象都拥有这一对方法。因为这一对方法阻塞时要释放占用的锁,而锁是任何对象都具有的,调用任意对象的 wait() 方法导致线程阻塞,并且该对象上的锁被释放。而调用任意对象的notify()方法则导致因调用该对象的 wait() 方法而阻塞的线程中随机选择的一个解除阻塞(但要等到获得锁后才真正可执行)。


参考文章:http://www.yuloo.com/news/2008-11-11/146019.html
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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