ForkingClusterInvoker 多线程快速拿到第一个返回值

嵌入式笔试面试题库 250 题|13 章从 C 语言到 FreeRTOS,每题带追问 面试里有两类问题。第一类问「static 有几个作用」,第二类问「串口丢数据你怎么查」。第一类决定你能不能进二面,第二类决定二面之后还有没有下文。 这份合并版 250 题、13 章,把上篇与下篇收在一本: · 上篇 130 题(一至六章):单片机与体系结构、C 语言关键字、指针与内存、位运算与寄存器、中断与并发、编译链接与内存布局; · 下篇 120 题(七至十三章):GPIO 与时钟、定时器与 ADC、串口 I2C SPI、DMA 与中断、FreeRTOS、通信协议与总线、项目与工程实践。 每题结构一致:一段分点参考答案(①②③ 给要点骨架),紧跟一条追问,写明面试官往下会挖哪一层。答案尽量落到三层——现象、根因、验证方法。比如「PWM 出不来波形」,不只列六项检查顺序,还说清为什么 TIM1 容易漏掉 MOE 这一位、怎么用示波器确认。 三个附录:A 是 40 天复习路线(每天 40 分钟,标每天题量与当章重点);B 是十三章自测评分表(现象 / 根因 / 验证三列打分);C 是按现象查题的排障索引,遇到具体问题直接定位到题号。 交付:Word 可编辑版 + PDF 打印版(A4 / 70 页)+ 使用说明。题号连续 Q001–Q250,目录与附录各一套,跨篇追问能顺着查。 说明:寄存器位定义与分频关系按 STM32F103 系列整理,换 F4/F7/G0 需按对应手册核对;FreeRTOS 部分按 10.x 之后接口描述。题库不替代动手调试。 立即下载

 

 

public class ForkingClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {
    
    private final ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool(
            new NamedInternalThreadFactory("forking-cluster-timer", true));

    @Override
    public Result doInvoke(final Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
        try {
            checkInvokers(invokers, invocation);
            final List<Invoker<T>> selected;
            // 获取 forks 配置
            final int forks = getUrl().getParameter(Constants.FORKS_KEY, Constants.DEFAULT_FORKS);
            // 获取超时配置
            final int timeout = getUrl().getParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);
            // 如果 forks 配置不合理,则直接将 invokers 赋值给 selected
            if (forks <= 0 || forks >= invokers.size()) {
                selected = invokers;
            } else {
                selected = new ArrayList<Invoker<T>>();
                // 循环选出 forks 个 Invoker,并添加到 selected 中
                for (int i = 0; i < forks; i++) {
                    // 选择 Invoker
                    Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, selected);
                    if (!selected.contains(invoker)) {
                        selected.add(invoker);
                    }
                }
            }
            
            // ----------------------✨ 分割线1 ✨---------------------- //
            
            RpcContext.getContext().setInvokers((List) selected);
            final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
            final BlockingQueue<Object> ref = new LinkedBlockingQueue<Object>();
            // 遍历 selected 列表
            for (final Invoker<T> invoker : selected) {
                // 为每个 Invoker 创建一个执行线程
                executor.execute(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        try {
                            // 进行远程调用
                            Result result = invoker.invoke(invocation);
                            // 将结果存到阻塞队列中
                            ref.offer(result);
                        } catch (Throwable e) {
                            int value = count.incrementAndGet();
                            // 仅在 value 大于等于 selected.size() 时,才将异常对象
                            // 放入阻塞队列中,请大家思考一下为什么要这样做。
                            if (value >= selected.size()) {
                                // 将异常对象存入到阻塞队列中
                                ref.offer(e);
                            }
                        }
                    }
                });
            }
            
            // ----------------------✨ 分割线2 ✨---------------------- //
            
            try {
                // 从阻塞队列中取出远程调用结果
                Object ret = ref.poll(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
                
                // 如果结果类型为 Throwable,则抛出异常
                if (ret instanceof Throwable) {
                    Throwable e = (Throwable) ret;
                    throw new RpcException(..., "Failed to forking invoke provider ...");
                }
                
                // 返回结果
                return (Result) ret;
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RpcException("Failed to forking invoke provider ...");
            }
        } finally {
            RpcContext.getContext().clearAttachments();
        }
    }
}

 

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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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