Fork/Join 简单框架

本文介绍了一个使用Java并发框架Fork/Join的实例,通过递归任务(RecursiveTask)实现1到12000的并行求和。此例展示了Fork/Join框架如何通过分治策略提高大规模数值计算的效率。

以下为一个见到的java中的并发框架例子:采用的fork/join 机制,采用分治的思想来求1-12000的和

代码如下:

 

package com.bootdo.testDemo.rpc;

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class ForkJoinTest {

    static class Sum extends RecursiveTask<Long>{

        private static final int THRESHOLD=10;

        private final int from;
        private final int to;


        public  Sum(int from,int to){
            this.from=from;
            this.to=to;
        }
        @Override
        protected Long compute() {
            long sum=0;
            if((to-from)<THRESHOLD){
                for(int i=from;i<=to;i++){
                    sum+=i;
                }
            }else{
                int middle=(from+to)>>1;
                Sum left=new Sum(from,middle);
                left.fork();
                Sum right=new Sum(middle,to);
                right.fork();
                sum=left.join()+right.join();

            }
            return sum;
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        ForkJoinPool forkJoinPool=new ForkJoinPool();
        Sum sum=new Sum(1,12000);
        Future<Long> future=forkJoinPool.submit(sum);

        System.out.println("sum="+future.get());
    }
}

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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