JUC学习笔记(2)—线程间通信

JUC 高并发编程的入门学习 课程内容概览 什么是 JUC Lock 接口 线程间通信 集合的线程安全 多线程锁 Callable 接口 JUC 三大辅助类: CountDownLatch CyclicBarrier Semaphore 读写锁: ReentrantReadWriteLock 阻塞队列 ThreadPool 线程池 Fork/Join 框架 CompletableFuture 1 什么是 JUC 1.1 JUC 简介 在 Java 中,线程部分是一个重点,本篇文章说的 JUC 也是关于线程的。JUC就是 java.u 阅读详情
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

class ShareData
{
	private int number = 0;
	private Lock lock = new ReentrantLock();
	private Condition condition = lock.newCondition();
	
	public void increment() throws InterruptedException
	{
		lock.lock();
		try 
		{
			while(number != 0)
			{
				condition.await();//this.wait();
			}
			//2 干活
			++number;
			System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+number);
			//3 通知
			condition.signalAll();//this.notifyAll();			
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		} finally {
			lock.unlock();
		}
	}
	
	public void decrement() throws InterruptedException
	{
		lock.lock();
		try 
		{
			while(number == 0)
			{
				condition.await();//this.wait();
			}
			//2 干活
			--number;
			System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+number);
			//3 通知
			condition.signalAll();//this.notifyAll();			
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		} finally {
			lock.unlock();
		}
	}
		
	
	
	/*public synchronized void increment() throws InterruptedException
	{
		//1 判断
		//if(number != 0)
		while(number != 0)
		{
			this.wait();// A......C......
		}
		//2 干活
		++number;
		System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+number);
		//3 通知
		this.notifyAll();
	}
	
	public synchronized void decrement() throws InterruptedException
	{
		//1 判断
		//if(number == 0)
		while(number == 0)
		{
			this.wait();
		}
		//2 干活
		--number;
		System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+number);
		//3 通知
		this.notifyAll();
	}	*/
	
}


/**
 * 
 * @Description: 
 * 现在两个线程,
 * 可以操作初始值为零的一个变量,
 * 实现一个线程对该变量加1,一个线程对该变量减1,
 * 交替,来10轮,变量初始值为零。
 * @author zzyy
 * @date 2018年3月15日
 * 1 多线程编写套路------上
 * 		1.1	线程		操作(实例方法)		资源类
 * 		1.2  高内聚  低耦合
 * 
 * 2 多线程编写套路------下
 * 		2.1 判断
 * 		2.2 干活
 * 		2.3 通知
 */
public class NotifyWaitDemo
{
	public static void main(String[] args)
	{
		ShareData sd = new ShareData();
		
		new Thread(() -> {
			for (int i = 1; i <=10; i++) 
			{
				try 
				{
					Thread.sleep(200);
					sd.increment();
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		}, "AA").start();
		
		new Thread(() -> {
			for (int i = 1; i <=10; i++) 
			{
				try 
				{
					Thread.sleep(300);
					sd.decrement();
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		}, "BB").start();		
		
		new Thread(() -> {
			for (int i = 1; i <=10; i++) 
			{
				try 
				{
					Thread.sleep(400);
					sd.increment();
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		}, "CC").start();
		
		new Thread(() -> {
			for (int i = 1; i <=10; i++) 
			{
				try 
				{
					Thread.sleep(500);
					sd.decrement();
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		}, "DD").start();			
		
		
	}
}

 

JUC高并发编程从入门到精通(全) 目录前言 前言 在了解这部分内容的时候 先要了解java的一些基础内容 java零基础从入门到精通(全) javaSE从入门到精通(全) 所谓JUC是java.util .concurrent 工具包的简称这是一个处理线程的工具包可以实现多线程高并发的内容 了解该部分内容先了解线程与进程的相关概念 【操作系统】线程与进程的深入剖析(全) java之Thread类详细分析(全) 以及涉及到的lambda表达式函数的概念 java中lambda表达式 ...... 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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木木那年
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