多线程

1)我们使用多线程的目的是为了最大限度的利用cpu资源
2)对于一个进程中的多个线程而言,多个线程共享进程的内存块,当有新的线程产生时,操作系统不分配新的内存,而是让新的线程共享原有的进程块的内存,因此线程间的通信很容易,速度也很快,不同的进程因为出于不同的内存块,因此,进程间的通信相对比较困难。
3)在java中,多线程的实现有两种方式
继承java.lang.Thread
实现java.lang.Runnable接口
4)start()方法执行后并不是立即执行,多线程的代码,而是使得该线程变为可运行态(Runnable),什么时候运行是由操作系统决定的
只有乱序执行的代码才有必要设计为多线程
Thread.sleep()方法调用的目的是不让当前线程独自霸占该进程所获取的cpu资源,以留出一定的时间给其他线程执行的机会
5)实际上所有的多线程代码执行顺序都是不确定的,每次执行的结果都是随机的。

6)线程的优先级有继承关系,不如A线程中创建了B线程,那么B将和A具有相同的优先级

线程的四种状态

1)新状态:线程已被创建但尚未执行(start())未调用
2)可执行状态:线程可以执行,虽然不一定正在执行,cpu随时可能被分配给该线程,从而使得它执行
3)死亡状态:正常情况下。run()返回使得现成死亡,调用(stop()或destroy())亦有同样的效果,但是不被推荐,前者会产生异常,后者强制制止,不会释放锁。
4)阻塞状态:线程不会分配cpu,无法执行。

synchronized()方法:有效的避免了同一数据对象被多个线程同时访问
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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