JavaSE-多线程(9)- Semaphore

JUC高并发编程从入门到精通(全) 目录前言 前言 在了解这部分内容的时候 先要了解java的一些基础内容 java零基础从入门到精通(全) javaSE从入门到精通(全) 所谓JUC是java.util .concurrent 工具包的简称这是一个处理线程的工具包可以实现多线程高并发的内容 了解该部分内容先了解线程与进程的相关概念 【操作系统】线程与进程的深入剖析(全) java之Thread类详细分析(全) 以及涉及到的lambda表达式函数的概念 java中lambda表达式 ...... 阅读详情

JavaSE-多线程(9)- Semaphore

解释semaphore前先看下以下例子:

例1
有10个线程同时执行SemaphoreTest任务,从执行结果可以看出,10个线程是同时执行的,等待一段时间后结束。

package com.hs.example.base.multithread.day01;

public class SemaphoreTest implements Runnable {

    @Override
    public void run() {
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " start ...");
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " end ...");
    }

    public static void main(String[] args) {
        SemaphoreTest semaphoreTest = new SemaphoreTest();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(semaphoreTest, "t" + i).start();
        }
    }
}

t2 start ...
t3 start ...
t6 start ...
t7 start ...
t0 start ...
t1 start ...
t4 start ...
t5 start ...
t8 start ...
t9 start ...
t2 end ...
t3 end ...
t0 end ...
t6 end ...
t4 end ...
t7 end ...
t1 end ...
t9 end ...
t5 end ...
t8 end ...

例2

在例2中,同样有10个线程执行同一个任务,但是使用了Semaphore工具类,初始化Semaphore类的入参为2,在run方法开始时调用 semaphore.acquire(); 方法,结束时调用 semaphore.release(); 方法,字面理解为请求和释放,以下程序的意思是当有多个线程执行时,只允许2个线程同时执行,从输出结果交替输出start和end也可看出这一点,而 semaphore.acquire(); 方法的意思是当线程执行到这一步时需要获得semaphore的允许才可继续执行

import java.util.concurrent.Semaphore;

public class SemaphoreTest2 implements Runnable {

    private Semaphore semaphore;

    public SemaphoreTest2(Semaphore semaphore) {
        this.semaphore = semaphore;
    }

    @Override
    public void run() {
        try {
            semaphore.acquire();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " start ...");
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        semaphore.release();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " end ...");
    }

    public static void main(String[] args) {
        Semaphore semaphore = new Semaphore(2);
        SemaphoreTest2 semaphoreTest = new SemaphoreTest2(semaphore);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(semaphoreTest, "t" + i).start();
        }
    }
}
t0 start ...
t1 start ...
t0 end ...
t3 start ...
t2 start ...
t1 end ...
t3 end ...
t2 end ...
t8 start ...
t5 start ...
t8 end ...
t9 start ...
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t5 end ...
t9 end ...
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t6 end ...
t7 start ...
t4 end ...
t7 end ...
在 STM32CubeIDE 中针对 STM32F407 移植 ThreadX 在 STM32CubeIDE 中针对 STM32F407 移植 ThreadX,不依赖盗版破解的Keil MDK、IAR等软件。 阅读详情

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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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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前置:第三篇第 1 课(stdx 引入),第二篇第 1 课(std.regex)。环境:仓颉 SDK 1.2.0。本文所有代码与输出均逐行实测。

weixin_41618057的博客 506

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端

上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。

nice_lcj520的博客 521

Java 集合容器高频面试题全解:HashMap 树化阈值、1.7 死循环与 ConcurrentHashMap 演进(2026 招聘 JD 真题复盘)

HashMap 树化阈值 8 的泊松分布依据、退化阈值 6 的防抖设计、JDK 1.7 头插成环死循环的排查与修复、1.8 尾插后为何仍线程不安全、ConcurrentHashMap 放弃分段锁的原因与 ForwardingNode 协作扩容、computeIfAbsent 死锁陷阱、大集合找重复的场景题选型,附三层追问链自测。题目来源为 38 期公开招聘 JD 样本与字节、拼多多、建行、美团、快手公开面经。

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