9-6多线程

做作业的第二题总结出几种方法:

1、创建类的一个变量,有几个线程对象,变量就是几,然后在run()方法里的try{}catch(InterruptedException e){}语句后面添上一个finally{synchronized(this){this.变量名--;}};这样来锁定,当每次执行时都会执行finally,从而变量一直减,当变量减到0时,然后再run()里面的最后再添加一个判断if(类名.变量名==0){输出线程运行完毕!}我觉得这个适合多个线程对象还有同步线程 !

2、在main() 主函数里面最后写上一个循环,使条件永真,循环里有一个判断语句,判断对象的getStatc()是否等于线程结束状态Thread.State.TERMINATEED,如果等于就输出线程运行完毕!并且跳出循环,当然这种只适合对象比较少的情况。

3、也是在main()函数里写上一个try{}catch(InterruptedException e){}语句.直接在try里面写上Thread.sleep(time);time是比最长时间的线程都大于等于的;这样保证他们都执行完以后,再监视一下线程的状态,当然不确定时间的话就填上一个永真循环,跟上面第2种方法一样;

4、还有一种不符合编程的方法,虽然不符合,但是也能成功,就是直接在run()函数里的try{}catch(InterruptedException e){}语句后面添上一个判断语句,看线程的时间是否等于最长时间,当然这种是要前提下知道最长时间的;这个就不太适合用 了。

另外附于我写的一个例子:

class A implements Runnable{

String str;

int delay;

static int n=0;

public A(String str,int delay){

this.str=str;

this.delay=delay;

}

public static void main(String[] args) {

Thread t1=new Thread(new A("A类对象1",1000));

t1.start();

Thread t2=new Thread(new A("B类对象1",2000));

t2.start();

try {

Thread.sleep(2000);

if(t1.getState()==Thread.State.TERMINATED&&t2.getState()==Thread.State.TERMINATED){

System.out.println("线程运行完毕 !");

}

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

public void run() {

try {

Thread.sleep(delay);

System.out.println(str + "\t休眠时间为:" + delay);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

好就先总结到这儿吧!不知道我写的你是否都看懂.

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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