AtomicInteger介绍

深入理解AtomicInteger在并发编程中的优势
本文对比了AtomicInteger与同步关键字在并发操作中的性能差异,通过实验展示了AtomicInteger在更新操作上的显著优势,提供了高效且线程安全的解决方案。

AtomicInteger,一个提供原子操作的Integer的类。在Java语言中,++i和i++操作并不是线程安全的,在使用的时候,不可避免的会用到synchronized关键字。而AtomicInteger则通过一种线程安全的加减操作接口。

来看AtomicInteger提供的接口。

//获取当前的值

public final int get()

//取当前的值,并设置新的值

 public final int getAndSet(int newValue)

//获取当前的值,并自增

 public final int getAndIncrement()

//获取当前的值,并自减

public final int getAndDecrement()

//获取当前的值,并加上预期的值

public final int getAndAdd(int delta)

... ...


下面是一个对比测试,我们写一个synchronized的方法和一个AtomicInteger的方法来进行测试,直观的感受下性能上的差异

  1. package zl.study.concurrency;  
  2. import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;  
  3. public class AtomicIntegerCompareTest {  
  4.     private int value;  
  5.       
  6.     public AtomicIntegerCompareTest(int value){  
  7.         this.value = value;  
  8.     }  
  9.       
  10.     public synchronized int increase(){  
  11.         return value++;  
  12.     }  
  13.       
  14.     public static void main(String args[]){  
  15.         long start = System.currentTimeMillis();  
  16.           
  17.         AtomicIntegerCompareTest test = new AtomicIntegerCompareTest(0);  
  18.         forint i=0;i< 1000000;i++){  
  19.             test.increase();  
  20.         }  
  21.         long end = System.currentTimeMillis();  
  22.         System.out.println("time elapse:"+(end -start));  
  23.           
  24.         long start1 = System.currentTimeMillis();  
  25.           
  26.         AtomicInteger atomic = new AtomicInteger(0);  
  27.           
  28.         forint i=0;i< 1000000;i++){  
  29.             atomic.incrementAndGet();  
  30.         }  
  31.         long end1 = System.currentTimeMillis();  
  32.         System.out.println("time elapse:"+(end1 -start1) );  
  33.           
  34.           
  35.     }  
  36. }  

 

结果

time elapse:31
time elapse:16
由此不难看出,通过JNI本地的CAS性能远超synchronized关键字

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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