Timer和TimerTask与线程的关系

java-并发-Timer和TimerTask Timer来讲就是一个调度器,而TimerTask呢只是一个实现了run方法的一个类,而具体的TimerTask需要由你自己来实现Timer timer = new Timer(); timer.schedule(new TimerTask() { public void run() { System.out.println("abc"); } 阅读详情

1. Timer是一个定时器,它可以根据指定的时间,指定的执行周期来执行固定的任务TimerTask,例子如下:

Timer与线程的关系,在Timer源代码中可现如下代码:

1. 以下为Timer的默认构造方法,起调用了自身的一个有参构造函数:

2.有参构造函数代码如下:

3. 有参构造函数设置了当前线程的名字并启动该线程,线程代码如下:

4. TimerThread类的源代码如下:

由以上代码可以看出Timer其实就是一个Thread类的子类。

 

TimerTask与线程的关系:

1. 以下为TimerTask的构造函数的源码:

2. 以下为TimerTask类的定义:

又以上代码可以看出,TimerTask是一个实现了Runnable接口的线程,此类中有一个抽象的run方法,如下:

所以我们必须在TimerTask的子类中实现这个run方法。

 

总结:

     以上Timer和TimerTask的关系类似如下线程关系:

浅谈Timer和TimerTask与线程的关系 下面小编就为大家带来一篇浅谈Timer和TimerTask与线程的关系。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧 立即下载

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% 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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