使用Thread的join方法 ... /** * @author qcy * @create 2020/09/09 17:05:23 */ public class Case1 { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ... Thread t1 = new Thread(() -&...

这里记录一下下面这种情况：主线程需要等待多个子线程执行完后再执行。 1.使用CountDownLatch 示例如下，我们初始化一个CountDownLatch，值为10（子线程个数），然后每次一个子线程执行完后执行一下countDown()...

前言 前段时间一直在做数据同步的工作，就涉及到数据量比较大，采用多线程来同步，但是地市又没有分表。...结果发现效果很差，同步一次需要大概半小时左右才能将数据同步完，所以就想着改进，给每个张表分配一个主线...

1. join 方法 public class WorkThread extends Thread { @Override public void run() { try { System.out.println(getName() + "run start."); //模拟完成子任务执行的时间

java主线程等待所有子线程执行完毕在执行，这个需求其实我们在工作中经常会用到，比如用户下单一个产品，后台会做一系列的处理，为了提高效率，每个处理都可以用一个线程来执行，所有处理完成了之后才会返回给用户...

1. 使用join()方法，让主线程等待 join的意思是使得放弃当前线程的执行，等待引用线程执行完毕。 public class MyThread implements Runnable { @Override public void run() { System.out.println(Thread....

主线程–子线程1–子线程1的子线程1             |             |-子线程1的子线程2   ...

java主线程等待所有子线程执行完毕在执行，这个需求其实我们在工作中经常会用到，比如用户下单一个产品，后台会做一系列的处理，为了提高效率，每个处理都可以用一个线程来执行，所有处理完成了之后才会返回给用户...

需求：导出zip包，需要查询多组数据，并把...技术点：线程池进行数据查询及写入excel，之后主线程进行压缩及上传文件服务器。 代码： private void test() { Long startTime = System.currentTimeMillis(); Ex...

这段时间在项目中遇到了线程的问题，方法体是有返回值的，在方法体内调用了一个线程，最后有数据统计，所以会出现子线程没有执行完成的情况下，主线程就已经走完了，导致数据统计不完整，为了拿到完整的数据，故有...

现在有一个主线程X，和两个子线程A和B，A和B之间没有依赖关系且两者的执行时间不确定，现在要求如下： 1：不限制A和B执行顺序的 2：主线程X需要在子线程A和B执行完成之后再执行 方案1 1）思路 使用join()方法实现 2...

由于线程是由操作系统直接支持的执行单元，因此高级语言通常都内置多线程支持，Python的threading模块是多线程支持的实现模块。另外还有个_thread模块也是支持多线程，但是是低级模块，而threading模块是对_thread...

java多线程--主线程等待子线程执行完再执行有三种实现方式第一种实现方式，join方法。public class hacker_01_RunableImpl_join { public static void main(String[] args) { Thread th1=new Thread(new ...

while循环对于“主线程如何获取子线程总运行时间”的问题，最开始想到的是使用while循环进行轮询：Thread t = new Thread(() -> {//子线程进行字符串连接操作int num = 1000;String s = "";for (int i = 0; i <...

线程从启动到执行完毕，一般会有一些耗时操作，并不能像一般的程序语句，就能立马结束。如下代码： package com.xxx.async; public class WaitThreadDone { public static void main(String[] args) { Thread ...

我就废话不多说了，还是直接看代码吧！from time import ctimeimport threadingimport timedef a():#for i in range(5):print("Program a is running... at ", ctime(),u"....,threading.current_thread...

子线程常用来执行耗时任务，有时主线程需要子线程执行完毕后的结果再执行，现在来探讨实现该场景的几种实现方式 一、join（） 说明：Thread中的join()方法就是同步，它使得线程之间由并行执行变为串行执行。 ...

如标题，此功能主要是JDK1.5引入的java.util.concurrent包下的CountDownLatch类，此类据介绍为以线程辅助类，通过线程计数器来实现一个或多个主线程等待其下所有子线程执行完后主线程再继续执行的功能。  该类只在...

Java主线程等待所有子线程执行完毕在执行，其实在我们的工作中经常的用到，比如说主线程要返回一个响应用户的值，但这个值得赋值过程是由过个子线程来完成的（模拟一个实际开发的情景），所以主线程必须等待子线程...

前言： 最近项目有个新的需求，大致意思是，前端发给我一系列ip（上千个），需要我远程调用其他微服务，通过ip得到我所需要的返回结果。由于数量过大，不能一次性将1000个ip都去调用其他微服务接口，可能会出现问题...

多个子线程并发执行，主线程等待所有子线程都结束后再继续运行, 此种方式同样可以使用到线程的顺序执行上。

问题引出： 我们对数据库的操作是一个耗时...第二个难点是怎么使主线程等待所有子线程完成之后再执行。   首先，我们先解决并发问题，其实，在jdk1.5的时候，java大牛Doug Lea线程已经解决了这个问题，我们今天...

深入理解java虚拟机中有这样一段代码 package AtomicTest; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class AtomicTest { public static AtomicInteger race = new AtomicInteger(0);...

detachjoin和detach为最基本的用法，join可以使主线程（main函数）等待子线程（自定义的function_1函数）完成后再退出程序，而detach可以使子线程与主线程毫无关联的独立运行，当主线程执行完毕后直接退出程序，不...

情况1：正常情况下，主线程启动了子线程，主线程、子线程各自执行，彼此不受影响。 当你在运行一个应用的时候，这个时候系统会开一个进程。然后这个进程启动了Main线程。...情况2：需求是主线程执行结束，由主线...

线程启动、创建、结束主线程执行完了，就代表整个进程执行完毕了，此时，一般情况下如果其他子线程没有执行完毕，那么这些子线程也会被操作系统终止。所以为了让子线程执行完就需要让主线程保持住。但是也有意外...

等待多个子线程结束后再执行主线程 class MultiThread{　#region join test　public void MultiThreadTest()　{　Thread[] ths = new Thread[2];　ths[0] = new Thread(Method1);　ths[1] = new Thread(Method2);　...

我们知道， 线程如果不控制的话， 是异步与主线程执行的， 但是在开发过程中， 有时候我们需要主线程等待子线程任务执行完后， 再来执行主线程，那么一般通过 java.util.concurrent.Future、java.util.concurrent....

1.sleep() 用sleep方法，让主线程睡眠一段时间。 Thread t1 = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { long id = Thread.currentThread().getId(); S...

【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）。