需要记忆

脏读:

假如在3点查询一条数据,查询需要10分钟。但是在3点过5分的时候有一条sql改变了你正在查询的数据,3点10分你查询出来的数据还是老数据,这就是脏读。

对象锁,类锁:

synchronized加在静态方法上是给类上锁,synchronized加在非静态方法中是给对象上锁。

如果多线程同时访问一个类的类锁和对象锁,这两个方法执行是异步的,因为这两种是不同的锁。

类锁对该类的所有对象都有用。

sleep,wait:

两者来自不同的类(分别是Thread和Object)。

sleep没有释放锁,wait释放了锁,使得其他线程可以使用同步控制块或方法

wait只能在同步控制方法或者同步控制块中使用,sleep可以在任何地方调用。

sleep必须捕获异常。

死锁:

互斥条件:一个资源每次只能被一个进程使用。

请求与保持条件:一个进程因请求资源而阻塞时,对已获得的资源保持不放。

不剥夺条件:进程已获得的资源,在未使用完之前,不能强制剥夺。

循环等待条件:若干进程之间形成一种头尾相接的循环资源关系。

在java中所有线程都是同时启动的,至于什么时候,哪个先执行,完全看谁先得到CPU的资源。

在java中,每次程序运行至少启动2个线程。一个是main线程,一个是垃圾回收线程。因为每当使用java命令执行一个类的时候,实际上启动了一个jvm, 每个jvm其实就是在操作系统中启动了一个线程

ArrayDeque, (数组双端队列)

PriorityQueue, (优先级队列) 

ConcurrentLinkedQueue, (基于链表的并发队列)

.DelayQueue, (延期阻塞队列)(阻塞队列实现了BlockingQueue接口)

ArrayBlockingQueue, (基于数组的并发阻塞队列)

LinkedBlockingQueue, (基于链表的FIFO阻塞队列) 

LinkedBlockingDeque, (基于链表的FIFO双端阻塞队列) 

PriorityBlockingQueue, (带优先级的无界阻塞队列)

SynchronousQueue (并发同步阻塞队列)

ArrayBlockingQueue :一个由数组结构组成的有界阻塞队列。 

LinkedBlockingQueue :一个由链表结构组成的有界阻塞队列。 

PriorityBlockingQueue :一个支持优先级排序的无界阻塞队列。

DelayQueue:一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。

SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。

LinkedTransferQueue:一个由链表结构组成的无界阻塞队列。 

LinkedBlockingDeque:一个由链表结构组成的双向阻塞队列。

SpringMVC工作流程:

    1.发送请求至前端控制器DispatcherServlet

    2.DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器

    3.处理器映射器根据请求的url找到具体的处理器,生成处理器对象及处理器拦截器(拦截器如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet

    4.DispatcherServlet通过HandlerAdapter处理器适配器调用处理器

    5.执行处理器(Controller)

    6.Controller执行完成返回ModelAndView对象

    7.HandlerAdapter将ModelAndView返回给DispatcherServlet

    8.DispatcherServlet将ModelAndView传递给视图解析器(ViewReslover)

    9.ViewReslover解析后返回具体的视图(view)

    10.DispatcherServlet将具体视图渲染

    11.DispatcherServlet响应用户

智慧医药系统(smart-medicine)是一款采用SpringBoot架构构建的Java Web应用程序。其界面设计简洁而富有现代感,核心特色在于融合了当前前沿的生成式人工智能技术——具体接入了阿里云的通义千问大型语言模型,以此实现智能医疗咨询功能,从而增强系统的技术先进性与实用价值。该系统主要定位为医学知识查询与辅助学习平台,整体功能结构清晰、易于掌握,既适合编程初学者进行技术学习,也可作为院校课程设计或毕业项目的参考实现。 中医舌诊作为传统医学的重要诊断手段,依据舌象的颜色、形状及苔质等特征来辨析生理状况与病理变化。近年来,随着计算科学的进步,人工智能技术逐步渗透到这一传统领域,形成了跨学科的研究与应用方向。所述的中医舌诊系统正是这一方向的实践产物,它运用AI算法对舌象进行自动化分析。系统以SpringBoot为基础框架,该框架依托Java语言,致力于简化Spring应用程序的初始化与开发流程,其突出优势在于能高效构建独立、可投入生产的应用,尤其契合微服务架构与云原生环境,大幅降低了开发者在配置方面的负担。 系统中整合的通义千问大语言模型属于生成式人工智能范畴,通过海量数据训练获得模拟人类语言的能力,可在限定领域内生成连贯文本,为用户提供近似专业医生的交互式咨询。该技术的引入有助于提升诊断过程的自动化水平与结果一致性。 在设计与体验层面,本系统强调逻辑明晰与操作简便,旨在降低用户的学习门槛,尤其适合中医知识的入门教学。整体交互模式接近百科全书式查询,功能模块精炼聚焦,因而非常适用于教育场景,例如学术项目展示或毕业设计答辩。通过直观的实践界面,使用者能够更深入地理解中医舌诊的理论与方法。 此外,系统界面遵循简约大气的设计原则,兼顾视觉美感与交互流畅性,以提升用户的专注度与使用意愿。结合AI的数据处理能力,系统可实现对舌象特征的快速提取与实时分析,这不仅为传统诊断方法增添了客观量化维度,也拓展了中医知识传播的途径。借助网络平台,该系统能够突破地域限制,使更多用户便捷地获取专业化的中医健康参考,从而推动传统医学在现代社会的应用与普及。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【掺铒光纤放大器(EDFA)模型】掺铒光纤放大器(EDFA)分析模型的模拟研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了掺铒光纤放大器(EDFA)分析模型的模拟研究,并提供了基于Matlab的代码实现方案。通过对EDFA的工作原理、增益特性、噪声系数等关键性能指标进行数学建模与仿真分析,帮助研究人员深入理解其在光通信系统中的作用机制。文档还列举了多个相关科研方向的技术支持内容,涵盖智能优化算法、路径规划、无人机应用、通信与信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了Matlab在科学研究与工程仿真中的广泛应用能力。此外,文中附带网盘链接,便于获取完整的代码资源与开发工具包。; 适合人群:具备一定光学通信或电子信息背景,熟悉Matlab编程,从事科研或工程仿真的研究生、高校教师及技术研发人员。; 使用场景及目标:①用于光通信系统中EDFA性能的理论分析与仿真验证;②支持科研人员快速构建和测试EDFA模型,提升研究效率;③为教学实验、毕业设计及学术论文复现提供可靠的技术参考与代码基础。; 阅读建议:建议读者结合光通信基础知识,按照文档结构逐步运行并调试Matlab代码,重点关注模型参数设置与仿真结果分析,同时可利用提供的网盘资源拓展学习其他相关课题,深化对系统级仿真的理解。
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