JAVA 第十次作业

本文介绍了一个使用Java多线程技术实现的简单案例,模拟了多人依次通过仅能容纳一人的山洞过程。每个参与者通过山洞的时间固定为2秒,并通过线程同步机制确保同一时刻只有一个人能通过。

1.编写多线程程序,模拟多个人通过一个山洞。这个山洞每次只能通过一个人,每个人通过山洞的时间为2(sleep)。随机生成10个人,都要通过此山洞,用随机值对应的字符串表示人名,打印输出每次通过山洞的人名。提示:利用线程同步机制,过山洞用一条输出语句表示,该输出语句打印输出当前过山洞的人名,每个人过山洞对应一个线程,哪个线程执行这条输出语句,就表示哪个人过山洞

import java.util.Random;
public class Test {
public static void main(String[] args) 
{    
      Test1 test1=new Test1();
      Thread  t=new Thread (test1);
      t.start();
}
}
class  Test1 implements Runnable
{
     public void run() {
Thread t1=new Thread();
synchronized(this){
for(int i=0;i<=10;i++)
{
 try {
t1.sleep(2000);

 catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
Random r1=new Random();
System.out.println(r1.toString()+"正在过山洞"+i);
}
}//锁
}
}


总结:理解多线程的使用,对Synchroniaedde 的使用

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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