14、Kotlin 并发编程:线程与协程的深度剖析

Kotlin 并发编程:线程与协程的深度剖析

1. Java 与 Kotlin 同步和易变方法对比

在 Kotlin 中, Synchronized Volatile 是注解而非关键字,原因在于 Kotlin 除了能在 JVM 上编译,还可在其他平台编译。而同步方法或易变变量的概念是 JVM 特有的。

2. 线程为何开销大

创建新线程时需要付出代价,每个线程都需要一个新的内存栈。以下代码尝试创建 10000 个线程,每个线程睡眠较短时间:

val counter = AtomicInteger()
try {
    for (i in 0..10_000) {
        thread {
            counter.incrementAndGet()
            Thread.sleep(100)
        }
    }
} catch (oome: OutOfMemoryError) {
    println("Spawned ${counter.get()} threads before crashing")
    System.exit(-42)
}

每个线程的栈需要 1MB 的 RAM,创建大量线程会与操作系统进行大量通信并消耗大量内存。我们通过捕获相关异常来判断是否内存不足。根据操作系统不同,可能会导致 OutOfMemoryError 或使整个系统变得非常缓慢。

可以使用 Ex

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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