心情-谈谈#中年危机#

最新推荐文章于 2021-09-27 16:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2021-09-27 16:00:00 发布 · 116 阅读

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中年危机这个词，其实没啥好谈的，徒增烦恼而已，等你遇上了，自然懂个中滋味

我要谈的是如何避免中年危机？

我认为首当其冲的是调整好心态，接受这个事实

在40岁之前，

比如房子（房贷）车子（车贷）

家庭（一屋，n人，三餐，四季）

找个人去享受和被享受各种节假日福利（简称花钱）

选对你好的/选长得漂亮的

和盆友不带家属逛街，吃饭，看电影吃饭拍照聊天各自回家

40岁以后，念头通达轻装上阵

享受生活，旅游，发展副业

安排好养老，医疗，身后事，

潇潇洒洒，我行我素的过一生

确定要放弃本次机会？

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良言SE

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MATLAB环境下SOM-BP神经网络多变量时序预测模型的实现与应用

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基于自组织映射（SOM）和BP神经网络的多变量时间序列预测模型（SOM-BP）。文中首先阐述了SOM-BP的基本概念和背景，强调了其作为非传统时间序列分析方法的独特之处。接着深入解析了SOM-BP的具体实现流程，包括数据预处理、SOM和BP神经网络的构建与训练以及最终的预测与评估环节。文中提供的代码已经过充分调试并附有详细的中文注释，确保用户可以轻松上手。同时，文章还展示了多个评价指标如R2、MAE、MBE、MAPE和RMSE，并通过丰富的图表形式直观呈现模型表现。最后，作者提供了一个完整的测试数据集，使读者可以直接运行源程序进行验证。适合人群：对时间序列预测感兴趣的科研工作者、学生以及具有一定编程基础的数据分析师。使用场景及目标：适用于需要进行多变量时间序列预测的研究项目或应用场景，旨在帮助用户快速掌握SOM-BP的工作原理并通过实际操作加深理解。其他说明：该模型基于MATLAB平台开发，要求MATLAB版本不低于2018b。输入数据格式为Excel表格，用户仅需替换自己的数据集即可开始实验。

DSP28335模型化设计：自动代码生成与外设驱动库的应用解析 · DSP

最新发布

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基于DSP28335的模型化设计（MBD），以及自动代码生成和外设驱动库的具体应用。首先探讨了利用Simulink进行PWM波形生成的方法，展示了自动生成代码的优势及其注意事项。接着讨论了TI提供的DriverLib库对外设如ADC的简化配置，强调了其便捷性和局限性。最后，文章还讲解了使用Stateflow构建电机控制状态机的实例，分享了一些实战技巧，如优化等级设置和参数调整方法。适合人群：嵌入式系统开发者、工控领域工程师、对DSP28335感兴趣的电子爱好者。使用场景及目标：适用于需要提高开发效率、减少手动配置寄存器的工作量、希望快速原型验证的项目。目标是帮助读者掌握基于模型的设计工具和自动代码生成技术，提升开发速度和质量。阅读建议：读者可以通过实际操作Simulink和Stateflow，结合文中提到的代码片段和实战经验，更好地理解和应用这些技术和工具。同时，在实践中注意代码生成后的调试和优化，确保系统的稳定运行。

基于MATLAB Simulink的永磁同步电机谐波注入与抑制：优化三相电流波形，减少5、7次谐波电流实践指南

07-30

永磁同步电机（PMSM）中5/7次谐波电流的注入与抑制方法及其MATLAB Simulink仿真模型。文章首先解释了为什么需要关注谐波问题，特别是5/7次谐波对电机性能的影响。然后，重点阐述了通过注入特定谐波电流来削弱原有谐波的方法，并详细讲解了如何在MATLAB Simulink中搭建电机模型、谐波电流注入模块和控制系统模型，以及如何设置参数以优化谐波抑制效果。最后，提供了一步步的操作指南，帮助读者完成整个仿真实验。适合人群：从事电机控制研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。使用场景及目标：适用于希望通过仿真手段深入理解永磁同步电机谐波问题的研究人员和技术人员，旨在提高电机性能，减少电磁转矩脉动和转速波动，改善电流波形的正弦度。其他说明：文中提供的操作说明和仿真模型有助于读者快速上手，同时鼓励读者在实际操作过程中不断调整参数，以获得最优的谐波抑制效果。

谈谈这个线程池吧

03-08

<think>嗯，用户之前让我介绍了JUC并发工具包，现在又问线程池，显然想更深入了解线程池的部分。首先，我需要回顾之前提到的线程池内容，确保这次回答更详细全面。用户可能对线程池的基本概念有一定了解，但需要深入原理、参数配置、使用场景以及注意事项。他们可能在实际开发中遇到了性能问题，或者想优化现有的线程池配置。我需要分结构讲解，比如核心参数、工作流程、常见类型、配置建议和注意事项。要避免使用过多专业术语，用更易懂的例子和场景说明。例如，解释corePoolSize和maxPoolSize时，可以用银行柜台的例子，让读者更容易理解。另外，用户可能对如何选择线程池类型和配置参数有疑问，比如为什么推荐自定义ThreadPoolExecutor而不是Executors的工厂方法。需要强调资源耗尽的风险，比如OOM，并举出newFixedThreadPool和newCachedThreadPool的问题。还要提到线程池的工作流程，任务队列的不同类型及其影响，比如LinkedBlockingQueue和SynchronousQueue的区别。可能用户在处理高并发任务时，对任务排队和拒绝策略不太清楚，需要详细说明四种拒绝策略及其适用场景。在注意事项部分，需要提醒线程池的资源隔离、异常处理以及监控的重要性。特别是异常处理，如果不当可能导致任务静默失败，影响排查。可以给出使用UncaughtExceptionHandler或者Future.get()捕获异常的方法。最后，总结部分要简明扼要，强调线程池的优势和正确使用的重要性，帮助用户形成系统化的理解。确保回答结构清晰，层次分明，让用户能逐步掌握线程池的核心知识点。</think>### 线程池深度解析：Java并发编程的发动机线程池是 JUC 中资源管理的核心工具，通过复用线程降低创建/销毁开销，提升系统吞吐量。以下从底层原理到实践场景全面剖析： --- #### 一、线程池核心参数（以 `ThreadPoolExecutor` 为例） ```java new ThreadPoolExecutor( int corePoolSize, // 核心线程数（常驻线程） int maximumPoolSize, // 最大线程数（应急线程） long keepAliveTime, // 非核心线程空闲存活时间 TimeUnit unit, // 时间单位 BlockingQueue<Runnable> workQueue, // 任务队列 ThreadFactory threadFactory, // 线程创建工厂 RejectedExecutionHandler handler // 拒绝策略 ) ``` **参数比喻**： - 核心线程 = 银行固定柜台 - 最大线程 = 临时加开的流动柜台 - 任务队列 = 客户等候区 - 拒绝策略 = 客满时的处理方式 --- #### 二、线程池工作流程（关键执行逻辑） 1. 提交任务时优先使用核心线程 2. 核心线程满 → 任务进入队列 3. 队列满 → 创建非核心线程（不超过 maximumPoolSize） 4. 线程和队列均满 → 触发拒绝策略 **流程图**： ``` 新任务提交 → 核心线程是否满？ ├─ 否 → 创建核心线程执行 └─ 是 → 队列是否满？ ├─ 否 → 加入队列等待 └─ 是 → 能否创建新线程？ ├─ 能 → 创建临时线程执行 └─ 不能 → 执行拒绝策略 ``` --- #### 三、四大拒绝策略对比 | 策略类 | 行为 | 适用场景 | |---------------------------------|--------------------------------------|-----------------------| | `AbortPolicy`（默认） | 抛出 `RejectedExecutionException` | 严格要求任务完整性 | | `CallerRunsPolicy` | 由提交任务的线程直接执行 | 流量削峰，降低提交速度 | | `DiscardPolicy` | 静默丢弃新任务 | 允许丢任务（如日志监控）| | `DiscardOldestPolicy` | 丢弃队列最旧任务，重试提交新任务 | 优先处理最新任务 | --- #### 四、常见线程池类型（通过 `Executors` 创建） 1. **固定线程池** ```java ExecutorService fixedPool = Executors.newFixedThreadPool(5); ``` - 特点：corePoolSize = maximumPoolSize，队列无界 - 风险：任务堆积可能导致 OOM 2. **缓存线程池** ```java ExecutorService cachedPool = Executors.newCachedThreadPool(); ``` - 特点：corePoolSize=0，maximumPoolSize=Integer.MAX_VALUE，队列为 `SynchronousQueue` - 风险：线程数量失控 3. **单线程池** ```java ExecutorService singleThreadPool = Executors.newSingleThreadExecutor(); ``` - 特点：保证任务顺序执行，队列无界 - 风险：同固定线程池 4. **定时线程池** ```java ScheduledExecutorService scheduledPool = Executors.newScheduledThreadPool(3); scheduledPool.scheduleAtFixedRate(task, initialDelay, period, unit); ``` - 支持定时/周期性任务 --- #### 五、线程池配置黄金法则 1. **CPU 密集型任务** ```math corePoolSize = CPU核心数 + 1 ``` （如 8 核 CPU → 9 线程） 2. **IO 密集型任务** ```math corePoolSize = CPU核心数 × 2 ``` （如 8 核 CPU → 16 线程） 3. **混合型任务** - 拆分为 CPU 密集和 IO 密集两部分 - 分别使用不同线程池 --- #### 六、生产环境最佳实践 1. **禁止使用 `Executors` 创建线程池** - 推荐手动配置 `ThreadPoolExecutor` 参数 ```java // 标准安全配置示例 new ThreadPoolExecutor( Runtime.getRuntime().availableProcessors(), // 核心线程数 Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2, // 最大线程数 60, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(1000), // 有界队列 new CustomThreadFactory(), // 自定义线程命名 new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 降级策略 ); ``` 2. **监控关键指标** ```java ThreadPoolExecutor pool = (ThreadPoolExecutor) executor; System.out.println("活跃线程数：" + pool.getActiveCount()); System.out.println("已完成任务数：" + pool.getCompletedTaskCount()); System.out.println("队列大小：" + pool.getQueue().size()); ``` 3. **优雅关闭** ```java executor.shutdown(); // 停止接收新任务 if (!executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) { executor.shutdownNow(); // 强制终止 } ``` --- #### 七、常见问题与解决方案 1. **线程池打满导致服务不可用** - 增加队列容量 - 优化任务处理速度 - 使用熔断机制 2. **线程上下文切换开销大** - 降低线程数量 - 使用协程（需第三方库，如 Quasar） 3. **任务执行异常丢失** - 在任务内加 try-catch - 使用 `Future` 获取异常 ```java Future<?> future = executor.submit(task); try { future.get(); } catch (ExecutionException e) { Throwable cause = e.getCause(); // 处理异常 } ``` --- ### 总结：线程池的三层认知 1. **基础层**：理解核心参数与工作流程 2. **实践层**：根据业务特点选择配置策略 3. **高级层**：监控调优与异常处理体系 **特别提示**：在高并发场景下，建议为不同业务类型使用独立线程池，避免相互影响（如订单处理与日志记录分开）。