Thread(上) 【015】

//、、、、、[color=red]创建线程的方法一[/color]、、、、、、、、、、、、、、、、、、、\\

[code]
package com.testthread;

public class TestThread2 {
public static void main(String args[]) {
Runner2 r = new Runner2() ;
r.start() ;
for(int i=0; i<100; i++) {
System.out.println("Main thread:-----" + i) ;
}
}
}
class Runner2 extends Thread { //通过继承Thread 类创建线程
public void run() {
for(int i=0; i<30; i++) {
System.out.println("Runner2:--" + i) ;
}
}
}
[/code]

//、、、、、[color=red]创建线程的方法二[/color]、、、、、、、、、、、、、、、、、、、\\
[code]
package com.testthread; //默认导入java.lang包
public class TestThread1 {
public static void main(String args[]) {
Runner1 r = new Runner1() ;
Thread th = new Thread(r) ;
th.start(); //线程启动
r.run(); //这个是方法调用,不能使新线程启动

for(int i=0; i<100; i++) {
System.out.println("Main thread:-----" +i) ;
}
}
}
class Runner1 implements Runnable { // 通过实现runnable接口创建和启动线程,尽量使用该方法而少用(不用)继承Thread方法
public void run() {
for(int i=0; i<30; i++) {
System.out.println("Runner1------"+i) ;
}
}
}
[/code]
//。。。。。[color=red]TestInterrupted[/color]。。。。。。。。。。。。。。。。。。\\
[code]
package com.testthread;
import java.util.* ;
public class TestInterrupted {
public static void main(String args[]) {
Thread th = new Thread(new MyThread()) ;
th.start();
try {
Thread.sleep(10000) ; //该sleep 是让Main 线程休眠10秒,让th 线程工作
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
th.interrupt(); //中断线程,MyThread 里的catch
}
}
class MyThread implements Runnable {
public void run() {
while(true) {
System.out.println("===" + new Date() +"===") ; //输出系统时间,输出十次,因为main休眠10秒
try {
Thread.sleep(1000); // sleep 是static 属性,可以直接调用。让该线程休眠1秒
} catch (InterruptedException e) {
return; // 当休眠被打断时停止
}
}
}
}
[/code]

//。。。。。[color=red]TestJoin[/color]。。。。。。。。。。。。。。。。。。\\
[code]
package com.testthread;

public class TestJoin {
public static void main(String[] args) {
MyThread1 m = new MyThread1("New") ;
m.start();
try {
m.join(); //等待m线程终止才继续往下进行,和调用run方法结果一样
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}

for(int i=1; i<=10; i++) {
System.out.println("This is main thread.") ;
}
}
}
class MyThread1 extends Thread {
MyThread1(String s) {
super(s) ; //调用Thread中的构造方法
}

public void run() {
for(int i=1; i<=10; i++) {
System.out.println("This is" + getName()); //返回该线程的名称
try {
sleep(1000) ;
} catch (InterruptedException e) {
return ;
}
}
}
}
[/code]


//。。。。。[color=red]TestPriority[/color]。。。。。。。。。。。。。。。。。。\\
[code]
package com.testthread;

public class TestPriority {
public static void main(String args[]) {
Thread t1 = new Thread(new MyThread3()) ;
Thread t2 = new Thread(new MyThread4()) ;
t1.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY + 3) ; //Thread.NORM_PRIORITY---分配给线程的默认优先级
t1.start() ;
t2.start() ;
}
}

class MyThread3 implements Runnable {
public void run() {
for(int i=0; i<100; i++) {
System.out.println("MyThread3: " + i) ;
}
}
}

class MyThread4 implements Runnable {
public void run() {
for(int i=0; i<100; i++) {
System.out.println("-------Mythreads4: " + i) ;
}
}
}
[/code]

//。。。。。[color=red]TestStop[/color]。。。。。。。。。。。。。。。。。。\\

[code]
package com.testthread;

public class TestStop {
public static void main(String args[]) {
ThreadRun tr = new ThreadRun() ;
Thread r = new Thread(tr);
r.start();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
if (i % 1000 == 0) {
System.out.println("in thread main i=" + i);
}
}
System.out.println("Thread main is over");
tr.shutDown() ;
r.stop();
}
}

class ThreadRun implements Runnable {
private boolean flag = true;

public void run() {
int i = 0 ;
while (flag = true) {
System.out.print(" " + i++);
}
}

public void shutDown() {
flag = false ;
}
}

[/code]

//。。。。。[color=red]TestYield[/color]。。。。。。。。。。。。。。。。。。\\

[code]
package com.testthread;
public class TestYield {
public static void main(String args[]) {
MyThread2 th1 = new MyThread2("th1") ;
MyThread2 th2 = new MyThread2("th2") ;
th1.start();
th2.start();
}
}

class MyThread2 extends Thread {
public MyThread2(String s) {
super(s) ;
}

public void run() {
for(int i=1; i<=100; i++) {
System.out.println(getName()+ ": "+i) ;
if(i%10 == 0) {
yield() ; //当i值是10的倍数时候,暂停当前正在执行的线程对象,并执行其他线程
}
}
}
}

[/code]
Java后端中的链路追踪:使用OpenTelemetry实现全链路监控 在现代的微服务架构中,链路追踪是监控和优化系统性能的关键技术。通过链路追踪,我们可以跟踪请求在系统中的流转,识别性能瓶颈,定位问题根源。本文将介绍如何在Java后端应用中使用OpenTelemetry实现全链路监控,包括具体的实现步骤和代码示例。通过集成OpenTelemetry,您可以实现全面的链路追踪,帮助您识别瓶颈和潜在问题,从而提升系统的可靠性和用户体验。OpenTelemetry是一个开源项目,旨在提供统一的工具集来收集、处理和导出应用程序的遥测数据,包括跟踪、度量和日志。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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socilents的博客 1162

主线程的子线程信息pool-1-thread-1

11-02 05:19:00.989 912 931 I am_anr : [0,31740,com.android.vending,952811205,Broadcast of Intent { act=android.intent.action.PACKAGE_REMOVED dat=package:com.android.vending flg=0x4000010 cmp=com.

zwq1457的专栏 1万+

Java学习_Day015

正则表达式 and 多线程 1. 正则表达式 1.1 概念 1.2 语法 1.3 规则 2. 多线程 2.1 概念 2.2 继承Thread实现多线程 2.3 设置线程名 2.4 休眠方法sleep 2.5 实现Runnable接口 2.6 解决线程安全问题的3种方式 1. 正则表达式 1.1 概念 就是一组规则,校验字符串是否满足正则表达式的规则 1.2 方法 boolean matches( String regex ) 判断当前的String对象是否匹配regex规则,如果匹配返回true

xx_swkl的博客 199

Python 015 多线程

多线程类似于同时执行不同程序,多线程运行有如下优点:  ①使用县城可以吧占据时间长的任务放到后台去处理。  ②用户界面更加吸引人,这样比如用户点击了一个按钮去触发默写见的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度。  ③程序的运行速度可能更快  ④在一些等待任务实现上如用户输入,文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等 线程在执

u013322876的博客 358

java多线程系列_用Thread类创建线程(2)

在Java中创建线程有两种方法:使用Thread类和使用Runnable接口。在使用Runnable接口时需要建立一个Thread实例。因此,无论是通过Thread类还是Runnable接口建立线程,都必须建立Thread类或它的子类的实例。Thread类的构造方法被重载了八次,构造方法如下: 1 public Thread( ); 2 public Thread(Runnabl...

abxlep7702的博客 110
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java_cto
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