Effective Java 46-57

本文介绍了Java并发编程中的一些重要原则,包括确保方法失败时的原子性、正确处理异常、同步共享可变数据的访问、避免过度同步以减少死锁风险、正确使用wait方法、不依赖线程调度以提高程序的可移植性、明确文档记录线程安全性、避免使用线程组、谨慎实现Serializable接口等。

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因为有些被使用比较少,只简单列举了一下
四十六、努力使失败保持原子性
1,一般而言,一个失败的方法调用应该使对象保持"它在被调用之前的状态",具有这种属性的方法被称为具有
失败原子性。
四十七、不要忽略异常
例如这样的代码是错误的
try{
 //.....
}catch(SomeException e){
}
四十八、对共享可变数据要同步访问
注:Java的双重检查模式并不保证一定正确
四十九、避免过多的同步
1,为了避免死锁的危险,在一个被同步的方法或者代码中,永远不要放弃对客户的控制。
2,通常同步区域内应该做尽可能少的工作
五十、永远不要在循环外部调用wait
五十一、不要依赖于线程调度器,因为这可能造成不可移植性
1,不要使用Thread.yield来修正程序,因为在不同的Jdk中,不能移植
2,线程优先级是Java平台上最不可移植的特征了。
3,对大多数程序员来说,Thread.yield的唯一用途是在测试期间人为的增加一个程序的并发行。
五十二、线程安全性的文档
一个类为了被多个线程安全的使用,必须在文档中姓储的说明它所支持的线程安全级别。
1,非可变。
2,线程安全的。
3,有条件的线程安全
4,线程兼容的
5,线程对立的。
五十三、避免使用线程组
五十四、谨慎的实现Serializable
五十五、考虑使用自定义的序列化形式
五十六、保护的编写readObject方法
五十七、必要时提供一个readResolve方法
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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