文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性？原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码？采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类？应用程序和小程序的...

本套Java面试题大全，全的不能再全，哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别？ JDK：Java Development Kit 的简称，java 开发工具包，提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE：Java Runtime Environ...

文章目录集合容器概述什么是集合集合的特点集合和数组的区别使用集合框架的好处...集合框架底层数据结构哪些集合类是线程安全的？Java集合的快速失败机制 “fail-fast”？怎么确保一个集合不能被修改？Collection...

进程进程与线程的历史我们都知道计算机是由硬件和软件组成的。硬件中的CPU是计算机的核心，它承担计算机的所有任务。 操作系统是运行在硬件之上的软件，是计算机的管理者，它负责资源的管理和分配、任务的调度。 ...

1、聊一聊 今天分享的是MKJ的作品<Time>，里面的萨克斯配乐实在是太有感觉了，一个人听的时候会想叼起一根烟跟着节拍律动起来，在音乐库里面只找到不完全版，非常推荐大...

睡眠不释放锁（如果有的话）； wait 方法： 是 Object 的方法，必须与 synchronized 关键字一起使用，线程进入阻塞状态，当 notify 或者 notifyall 被调用后，会解除阻塞。但是，只有重新占用互斥锁之后才会进入...

近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据”，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，...

我们一遍一遍重复再重复地讲到，多个线程同时访问共享变量的时候，会导致并发问题。那在 Java 语言里，是不是所有变量都是共享变量呢？工作中我发现不少同学会给方法里面的局部变量设置同步，显然这些同学并没有把...

基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据” ，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存...

一、DefaultSqlSession的线程不安全性 在MyBatis架构中SqlSession是提供给外层调用的顶层接口，实现类有：DefaultSqlSession、SqlSessionManager以及mybatis-spring提供的实现SqlSessionTemplate。默认的实现类为...

首先先看看不加锁的情况下多线程共享访问临界资源会发生什么. 代码很简单，开启10个线程，各加上100000，理想结果应该是10 * 100000，好的，来试试吧 ```c #include <stdio.h> #include <pthread.h> #...

换句话说，在线程访问单例对象之前就已经创建好了。再加上，由于一个类在整个生命周期中只会被加载一次，因此该单例类只会创建一个实例。 也就是说，线程每次都只能也必定只可以拿到这个唯一的对象。因此就说，饿汉...

MySQL 面试题 MySQL 涉及的内容非常非常非常多，所以面试题也容易写的杂乱。当年，我们记着几个一定要掌握的重心： ...对于【运维】部分，更多考验开发的知识储备情况，当然能回答出来是比较好的...

甚至还有点想笑

线程转储一般使用文本格式, 可以将其保存到文本文件中, 然后人工查看和分析, 或者使用工具/API自动分析。 Java中的线程模型, 直接使用了操作系统的线程调度模型, 只进行简单的封装。 线程调用栈, 也称为方法调用栈。...

JAVA面试精选【Java基础第一部分】 JAVA面试精选【Java基础第二部分】 JAVA面试精选【Java基础第三部分】 JAVA面试精选【Java算法与编程一】 JAVA面试精选【Java算法与编程二】 ...Java高级工程师—面试(1) ...

1. 浏览器的线程与进程 (1) 进程与线程 进程 学术上说，进程是一个具有一定独立功能的程序在一个数据集上的一次动态执行的过程，是操作系统进行资源...在早期的操作系统中并没有线程的概念，进程是能拥有资源和独立运

在前面我们研究了使用AFX_MANAGE_STATE(AfxGetStaticModuleState())进行DLL间的资源切换，以及工作线程中创建Windows消息循环的原理，以为就可以搞定一切类似问题了…但是请看以下代码   DWORD CTestMFCDlg::...

如果你想了解JNI在如何在多线程下使用 如果你在子线程使用JNI时遇到findClass不能找到目标Class，而在主线程下却能找到该Class的问题。或是GetEnv返回NULL的问题 如果你想多学点编程技术的话 那么，这篇文章就是为...

温州皮鞋厂老板，只有皮鞋！ 2010年的陈年旧事： ...当时一直想做一个纯用户态的多线程，然而最终没有找到优雅的方法。 五一放假前的周六单休，在家带娃，想到一个办法。今夜作本文记下。 如果要找...

1. 并发(concurrency)：在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行。其中两种并发关系分别是同步和互斥。（并发是指同一时刻只能有一条指令...

线程和进程的区别？ Thread和Runnable的关系，区别 synchronized底层如何实现？锁优化，怎么优化？多线程中 synchronized 锁升级的原理是什么？ Synchronized和Lock的区别？ synchronized和ReentrantLock有什么区别...

多线程使用的主要目的在于： 1、吞吐量：你做WEB，容器帮你做了多线程，但是他只能帮你做请求层面的。简单的说，可能就是一个请求一个线程。或多个请求一个线程。如果是单线程，那同时只能处理一个用户的请求。 2、...

多线程，从入门到入坟！

与进程不同的是同类的多个线程共享同一块内存空间和一组系统资源，所以系统在产生一个线程，或是在各个线程之间作切换工作时，负担要比进程小得多，也正因为如此，线程也被称为轻量级进程。 程序是含有指令和数据的...

文章目录前言进程与线程继承Thread类，实现多线程FAQ 为什么多线程的启动不直接使用run（）方法而必须使用Thread类中start（）方法呢？基于Runnable接口实现多线程Thread 与 Runnable 的关系Callable实现多线程线程...

1. 方法是如何被执行的？ //斐波那契数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34第...当你调用fibonacci(a)的时候，cpu要先找到fibonacci()的地址，然后跳转到这个地址去执行代码，最后，cpu执行完fibonacci()后，要能够返...

什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) 什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) QQ:362969068

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。