98、Java 常用工具类及并发包详解

Java 常用工具类及并发包详解

1. java.util 部分类介绍
1.1 TreeMap 与 TreeSet

TreeMap 和 TreeSet 都要求比较方法(来自 Comparable Comparator 接口)与 equals() 方法保持一致。即当且仅当比较方法表明两个对象相等时, equals() 方法也必须将这两个对象视为相等。

TreeMap 的方法不是同步的。在多线程环境中,若要修改 TreeMap,必须显式同步所有相关代码,或者使用 Collections.synchronizedMap() 获取同步包装器。

TreeSet 实现了 SortedSet 接口,支持所有可选方法,并保证集合元素可以按升序枚举。为了实现排序,集合中的元素必须都是可相互比较的对象,或者都与创建 TreeSet 时指定的 Comparator 对象兼容。TreeSet 基于 TreeMap 实现,其 add() remove() contains() 方法的时间复杂度为对数级别。如果不需要排序功能,建议使用 HashSet ,因为它的效率更高。

TreeSet 的方法同样不是同步的。在多线程环境中,若要修改集合内容,必须显式同步相关代码,或者使用 Collections.synchronizedSe

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障型和严重程度的高精度分。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分性能。
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