对java多线程的总结.

以前对java的多线程一直处于半了解状态,但是现在发现多线程其实真的很重要,很有用!


用于多线程的函数有:wait(),notify(),notifyall(),sleep().虽然这四个函数是用于线程的,但只有sleep()属于Thread类的一个静态函数.而其他都是属于基类Object的.也就是说我们每一个对象都可以用到这三个函数.如果这四个函数不在synchronized同步块或synchronized同步函数里,则必须放在try{}catch{}里面.

首先说说wait()和sleep()的区别.

它们的共同点是:执行它们后,执行它们的对象的线程会挂起.也就是一直停留在wait()和sleep()函数.直到wait()被唤醒或者sleep()超时.该线程才会继续往下执行.

它们的不同点是:包括wait()的函数(或块)里面的对象锁会被释放.但执行sleep(),对象锁不会被释放.

然后是notify()和notifyall().
notify()和notifyall()仅仅区别与notify()只唤醒一个需要当前对象锁的线程.而

notifyall()则唤醒全部需要当前对象锁的线程.


notify()是指在执行完synchronized块(或函数)后.释放对象锁并唤醒其中一个(无法指定.也就是说有不确定性)正在等待当前synchronized块(或函数)正在锁定的对象的线程.

例子:
public class test{
    public int synchronized test_try()
   {
      System.out.println("before");
      notifyall();
      System.out.println("after");
   }
}
这里执行到notifyall()时不会立刻释放锁并唤醒所有等待当前对象锁的线程.而是在执行完System.out.println("after");即整个synchronized函数(块也一样)执行完才会.如果将notifyall()这一句注释了.那么在该test_try函数执行后.对象锁会被自动释放.但不会唤醒正在等待该对象锁的线程!

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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