5.7多线程同步的两种方式

本文详细介绍了Java中如何使用synchronized关键字实现线程同步,包括通过代码块和方法两种方式,并解释了其内部的工作原理。

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synchronized 实现线程同步原理 多线程是用 synchronized 实现线程同步的 使用 synchronized 的时候需要传递一个任意对象进去 术语叫标识 当代码执行到 synchronized 的时候 synchronized 传入的对象表示为 1 执行完后 再把标识变为 0 只有当标识为 0 的时候 里面的代码才能执行

  1. 用代码块实现同步

synchronized ( str ){

if ( index > 0) {

System. out .println( "run()" + Thread. currentThread ().getName()

+ " " + index );

}

// super.run();

index --;

}

 

  1. sale 方法实现线程同步

Sale 方法实现线程同原理 Sale 方法实现线程同步和代码块实现线程同步的原理一样 都有一个对象作为标识 sale 方法所使用的标识为this 对象

class TestThead implements Runnable /* extends Thread */ {

String str = new String( "" );

int index = 100;

public void run() {

// TODO Auto-generated method stub

while ( true ) {

// 调用 sale 线程同步方法

sale();

}

}

// 实现 sale 方法实现线程同步

private synchronized void sale () {

if ( index > 0) {

System. out .println( "run()" + Thread. currentThread ().getName()

+ " " + index );

}

// super.run();

index --;

}

}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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