线程简单运用(二)

线程的简单运用(二)

Java5之前使用线程 是实现Runnable接口,没有返回值。

现在可以实现Callable接口,实现有返回值的线程。

以下是使用实例:

业务代码:

import java.util.concurrent.Callable;

public  class MyCallable implements Callable{
    private String oid;

    MyCallable(String oid) {
            this.oid = oid;
    }

    @Override
    public Object call() throws Exception {
            return oid+"任务返回的内容";
    }
}

 测试代码:

import java.util.concurrent.*;

//Java线程:有返回值的线程
public class Test {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //创建一个线程池
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);
        //创建两个有返回值的任务
        Callable c1 = new MyCallable("A");
        Callable c2 = new MyCallable("B");
        //执行任务并获取Future对象
        Future f1 = pool.submit(c1);
        Future f2 = pool.submit(c2);
        //从Future对象上获取任务的返回值,并输出到控制台
        System.out.println(">>>"+f1.get().toString());
        System.out.println(">>>"+f2.get().toString());
        //关闭线程池
        pool.shutdown();
    }
}

 运行测试代码打印结果为:

>>>A任务返回的内容
>>>B任务返回的内容

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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