线程

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进程:是一个正在执行中的程序。每一个进程执行都有一个执行的顺序,该顺序是一个执行路径,或者叫一个控制单元。

线程:是进程中用于控制程序执行的控制单元。

关系:一个进程中至少有一个线程。

多线程:是指很多线程在cpu中快速切换,由于切换时间很快,在我们的肉眼感知几乎无法察觉。多个线程争夺cpu的执行权,具备随机性。

创建线程的方式:

第一种:继承Thread类。因为需要覆盖run方法。

步骤:

1. 继承Thread类。

2. 覆盖run方法,将需要运行的代码放入其中。

3. 创建Thread类的子类对象,其实就是在创建线程,用start方法调用。

 

class Bank extends Thread
{
	public void run()//共享数据 
	{
		for(int i=0;i<100;i++)
		{
			System.out.println(this.getName()+"-----"+i);
		}
	}
}

public class ThreadDemo {

	public static void main(String[] args) {
		
		Bank b1 = new Bank();//Thread的子类继承线程的特性
		Bank b2 = new Bank();
		
		b1.start();
		b2.start();		
	}
}


第二种:实现Runnable接口。

 

步骤:
1,定义了实现Runnable接口。
2,覆盖接口的run方法。将多线程要运行的代码存入其中。
3,创建Thread类的对象(创建线程),并将Runnable接口的子类对象作为参数传递给Thread的构造函数。
 为什么要传递?因为线程要运行的代码都在Runnable子类的run方法中存储。所以要将该run方法所属的对象
 传递给Thread。让Thread线程去使用该对象调用其run方法。
4,调用Thread对象的start方法。开启线程。

 

class MyThreadDemo implements Runnable
{

	public void run() {
		
		for(int i=0;i<100;i++)
		{
			System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"---"+i);
		}
	}
	
}

public class RunnableDemo {

	public static void main(String[] args) {

		MyThreadDemo m = new MyThreadDemo();
		Thread t1 = new Thread(m);
		Thread t2 = new Thread(m);
		t1.start();
		t2.start();
	}

}


多线程运行的安全问题

 

异常产生原因:当多条语句在操作同一个线程共享数据时,一个线程对多条语句只执行了一部分,还没有执行完,另一个线程参与进来执行,导致了共享数据的错误。

解决方案:对多条操作共享数据的语句,只能让一个线程都执行完再执行过程中其他线程不可以参与执行。java对于多线程的安全问题提供了专业的解决方式,同步代码块。

格式

synchronized(对象){需要被同步的代码}
如Object Obj=new Object()
synchronized(Obj)---同步锁

 

<span style="font-family: Arial; ">同步的前提</span>

 

 

1.必须要有两个或两个以上的线程。
2.必须是多个线程使用同一个锁。
3.必须保证同步中只有一个线程在执行。

同步的好处:解决了多线程的安全问题。
同步的弊端:多次重复判断同步锁,消耗了资源。

如何找问题
1.明确哪些是多线程运行代码
2.明确共享数据
3.明确多线程运行代码中哪些语句是操作共享数据

同步的两种表现方式
同步代码块:synchronized(对象){}
同步函数:用synchronized修饰函数

同步函数用的是哪个锁
函数需要被对象调用,那么函数都有一个所属对象引用。就是this。
所以同步函数使用的锁就是this
如果同步函数被修饰后使用的锁不再是this了因为经静态方法中不可以定义this。
静态进内存时,内存中没有本类对象,但是一定有该类对应的字节码文件。

静态的同步方法使用的锁是该方法所在对象的字节码文件对象---类名.class 该对象的类型是class

class MyThreadDemo implements Runnable
{
	public void run()
	{
		synchronized(this)//使用对象锁
		{
			print();
		}
	}
	public void print()
	{
		for(int i=0;i<100;i++)
		{
			System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"---"+i);
		}
	}
	
}

public class RunnableDemo {

	public static void main(String[] args) {

		MyThreadDemo m = new MyThreadDemo();
		Thread t1 = new Thread(m);
		Thread t2 = new Thread(m);
		t1.start();
		t2.start();
	}
}

 

 

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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