yield 方法

package extthread;
public class MyThread extends Thread {
	@Override
	public void run() {
		long beginTime = System.currentTimeMillis();
		int count = 0;
		for (int i = 0; i < 50000000; i++) {
			Thread.yield();
			count = count + (i + 1);
		}
		long endTime = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("用时:" + (endTime - beginTime) + "毫秒!");
	}
}
package test;
import extthread.MyThread;
import extthread.MyThread;
public class Run {
	public static void main(String[] args) {
		MyThread thread = new MyThread();
		thread.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!
Foodpanda 的全面记录,包含 6000 条精心整理的记录,涵盖了从客户人口统计信息到订单、支付、评价和配送细节的各个方面。它为数据分析师和研究人员提供了一个丰富的资源,可用于深入分析和洞察 Foodpanda 的业务运营和客户行为。 数据集内容客户人口统计信息:数据集详细记录了客户的年龄、性别、收入水平、地理位置等基本信息。这些信息有助于了解不同客户群体的特征,为精准营销和客户细分提供数据支持。 订单信息:每条记录都包含了订单的日期、时间、金额以及购买的商品或服务。通过分析这些数据,可以发现客户的购买习惯和偏好,例如哪些时间段是订单高峰期,哪些菜品最受欢迎。 支付信息:数据集中还包含了支付方式、支付状态和支付金额等信息。这些数据可以帮助分析不同支付方式的使用频率,以及支付成功率等关键指标。 评价信息:客户对订单、服务或产品的评分和评论也被记录在数据集中。这些评价数据对于情感分析和客户满意度研究至关重要,能够帮助 Foodpanda 了解客户的真实反馈,从而改进服务质量。 配送细节:数据集还详细记录了配送时间、配送地址和配送状态等信息。通过分析这些数据,可以优化配送路线和时间,提高客户满意度。 数据集的应用场景:客户行为分析:通过分析客户的购买习惯、偏好和评价,可以更好地了解客户需求,从而提供更个性化的服务。 客户流失预测:利用数据集中的客户行为和评价数据,可以构建模型预测哪些客户可能会流失,以便提前采取措施挽留。 客户细分:根据客户的人口统计信息和购买行为,可以将客户划分为不同的群体,为每个群体提供定制化的服务和营销策略。 销售趋势分析:通过分析订单数据,可以发现销售的增长或下降趋势,为业务决策提供依据。 情感洞察:通过分析客户的评价和评论,可以了解客户对产品或服务的情感倾向,及时发现潜在问题并加以改进。
<think>我们正在讨论Java线程中的yield方法。根据用户提供的引用内容,我们可以总结yield方法的作用和特点,并给出代码示例。 yield方法的作用: 1. yield是一个静态方法,属于Thread类。 2. 调用yield方法会让当前线程从运行状态转为就绪状态(RUNNABLE),让出CPU执行权,允许线程调度器重新调度。 3. 它只是一个提示(hint),不能保证其他线程一定会获得执行,因为调度器可能会再次选择原线程执行。 4. 与sleep不同,yield不会将线程置入阻塞状态(如TIME_WAITING),而是立即进入就绪状态,因此它不会抛出InterruptedException。 5. 使用yield的目的是让相同优先级的线程有更多的执行机会,但它不能保证线程执行的顺序。 使用场景: - 在需要让出CPU给其他线程时,尤其是当当前线程的任务不太紧急,或者希望避免长时间占用CPU时。 - 调试或测试多线程程序,尝试触发线程交替执行的情况。 注意事项: - 过度使用yield可能导致线程切换频繁,影响性能。 - yield不能保证线程调度的公平性,因此不能依赖它来实现同步。 代码示例: 下面是一个简单的示例,展示两个线程通过yield方法让出CPU执行权的情况。 ```java public class YieldExample { public static void main(String[] args) { Thread producer = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 5; i++) { System.out.println("Producer: " + i); Thread.yield(); // 让出CPU,给消费者线程机会 } }); Thread consumer = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 5; i++) { System.out.println("Consumer: " + i); Thread.yield(); // 让出CPU,给生产者线程机会 } }); producer.start(); consumer.start(); } } ``` 运行结果可能每次都不一样,但通常可以看到生产者和消费者的输出交替出现(但不严格交替)。这是因为yield让出CPU后,调度器可能会选择另一个线程执行,也可能继续执行当前线程。 另一个示例,展示不使用yield和使用yield的区别: ```java public class WithoutYieldExample { public static void main(String[] args) { Thread thread1 = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 5; i++) { System.out.println("Thread 1: " + i); } }); Thread thread2 = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 5; i++) { System.out.println("Thread 2: " + i); } }); thread1.start(); thread2.start(); } } ``` 在不使用yield的情况下,通常一个线程会连续执行完所有循环(在时间片允许的情况下),而另一个线程再执行。但使用yield后,两个线程的输出会交替出现。 总结: - yield方法用于提示线程调度器当前线程愿意让出CPU,但具体是否让出以及何时重新获得CPU由调度器决定。 - 它适用于线程间协作,但不应过度依赖,因为其行为具有不确定性。 相关问题: 1. yield方法和sleep方法在阻塞线程时有何本质区别? 2. 如何实现多个线程互相等待的协同场景(如线程屏障)? 3. yield方法在分布式计算框架中如何应用? 4. 为什么yield方法不会抛出InterruptedException异常? 5. yield方法能否替代synchronized或Lock的同步功能?</think>### Java线程中`yield()`方法详解 #### **一、yield方法的核心作用** 1. **线程让步机制** 让当前线程主动让出CPU资源,使线程调度器重新分配执行机会[^1][^2]。 - 作用:避免单个线程长时间占用CPU,提高多线程程序的公平性[^4]。 2. **状态转换** 将线程从**运行状态(Running)** 转为**就绪状态(Runnable)**,而非阻塞状态[^5]。 ```mermaid graph LR A[运行状态] -->|yield()| B[就绪状态] B -->|调度器分配| A ``` 3. **非强制性** 只是**提示性建议**,线程调度器可能忽略该请求[^2][^4]。 --- #### **二、yield vs sleep 核心区别** | 特性 | yield() | sleep() | |--------------|----------------------------------|-----------------------------| | **线程状态** | RUNNABLE(就绪)[^5] | TIMED_WAITING(阻塞) | | **锁持有** | 不会释放锁 | 不会释放锁 | | **中断响应** | 不可中断 | 响应`InterruptedException` | | **确定性** | 调度器可能忽略请求[^2] | 强制暂停指定时间 | --- #### **三、使用示例** ##### 示例1:基础让步(单线程) ```java public class YieldDemo { public static void main(String[] args) { new Thread(() -> { for (int i = 1; i <= 5; i++) { System.out.println("线程A: " + i); if (i == 3) Thread.yield(); // 执行到第3次时让步 } }).start(); new Thread(() -> { for (int i = 1; i <= 5; i++) { System.out.println("线程B: " + i); } }).start(); } } ``` **可能输出**: ``` 线程A: 1 线程A: 2 线程A: 3 线程B: 1 // yield后线程B可能获得执行 线程B: 2 线程A: 4 // 线程A重新获得CPU ... ``` ##### 示例2:优先级场景优化 ```java public class PriorityYieldDemo { public static void main(String[] args) { Thread highPriority = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 100; i++) { System.out.print("HP"); Thread.yield(); // 高优先级线程主动让步 } }); Thread lowPriority = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 100; i++) { System.out.print("LP"); } }); highPriority.setPriority(Thread.MAX_PRIORITY); lowPriority.setPriority(Thread.MIN_PRIORITY); highPriority.start(); lowPriority.start(); } } ``` **效果**:避免高优先级线程完全垄断CPU,使低优先级线程获得执行机会[^1][^4]。 --- #### **四、适用场景与陷阱** 1. **适用场景** - 长时间循环中插入让步点,避免线程饥饿[^4] - 调试多线程竞争条件 - 优先级管理场景(如示例2) 2. **使用陷阱** - **过度使用**:频繁yield导致线程切换开销增大[^4] ```java // 错误示例:每次循环都yield while (true) { processData(); Thread.yield(); // 过度切换降低性能 } ``` - **不可靠的同步**:不能替代锁机制(如`synchronized`) - **平台依赖性**:不同JVM实现可能忽略yield请求[^3] --- #### **五、底层实现原理** 1. **JVM调度提示** 调用`yield()`会向JVM发送**调度提示**,触发线程调度器的重新决策[^3]。 2. **与调度器交互** ```mermaid sequenceDiagram 线程A->>JVM: yield()请求 JVM->>线程调度器: 重新调度请求 线程调度器-->>线程B: 分配CPU时间片 线程调度器-->>线程A: 可能再次分配时间片 ``` 3. **Native方法实现** 最终调用本地方法`private native void yield()`,由JVM具体实现[^3]。 --- > **关键建议**:在多数生产环境中,优先使用`wait()/notify()`或`java.util.concurrent`包的同步工具,`yield()`更适合特定优化场景[^4]。 ---
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