同步块

本文通过示例介绍了如何使用同步块来减少同步范围,从而在保证线程安全的前提下提高程序的并发执行效率。通过控制同步代码块,可以精确地管理锁的作用范围。
/**
 * 有效的减少同步范围可以在保证安全的前提下提高并发效率
 * 控制同步的代码范围可以使用"同步块"
 * synchronized(同步监视器){
 *   需要同步的代码片段
 * }
 * 
 * 同步监视器:需要上锁的对象,若想保证具有同步效力,
 *          多个线程看到的应当是相同的对象。
 *          通常选取使用this即可。
 * @author Administrator
 *
 */
public class SyncDemo2 {
    public static void main(String[] args) {
        final Shop shop = new Shop();

        Thread t1 = new Thread(){
            public void run(){
                try {
                    shop.buy();
                } catch (Exception e) {
                }
            }
        };
        Thread t2 = new Thread(){
            public void run(){
                try{
                    shop.buy();
                }catch(Exception e){

                }
            }
        };
        t1.start();
        t2.start();
    }

}

class Shop{
    public void buy() throws Exception{
            Thread t = Thread.currentThread();
            System.out.println(t+"正在挑选衣服...");
            Thread.sleep(5000);

            synchronized (this) {
                System.out.println(t+"正在试衣服...");
                Thread.sleep(5000);
        }   

        System.out.println(t+"结账离开");
    }
}

运行结果:
Thread[Thread-0,5,main]正在挑选衣服...
Thread[Thread-1,5,main]正在挑选衣服...
Thread[Thread-0,5,main]正在试衣服...
Thread[Thread-0,5,main]结账离开
Thread[Thread-1,5,main]正在试衣服...
Thread[Thread-1,5,main]结账离开



【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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