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dragon_8844:
非常不错,nice
java.util.concurrent 多线程框架 -
wusendong:
很好的文章!受益匪浅,谢谢!
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SINCE1978:
你也关注并发啊
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lku1314:
这个不错 刚刚找到这个组建 以前孤陋寡闻了 像lz学习!标 ...
quartz 在WEB中应用小结 -
lliiqiang:
人们对于目标需要的需求明确的去做,对于目标以外的因素是随机的执 ...
flex和后端的数据交互(一)--XML和HTTPService
刚温习了一下DTO,自己做的一个多线程的socket数据传输示例!
AtomsServer.java
ServerHandle.java
AtomsClient.java
AtomsData.java
AtomsServer.java
package exam.lingling; import java.io.IOException; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class AtomsServer { private int port = 8833; private ServerSocket serverSocket; private ExecutorService executorService; private final int POOL_SIZE = 10; public AtomsServer() { try { serverSocket = new ServerSocket(port); executorService = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors() * POOL_SIZE); System.out.println("The server has started!"); } catch (IOException e) { System.out.println(e.getMessage()); } } public void serviceStart() { while (true) { Socket socket = null; try { socket = serverSocket.accept(); executorService.execute(new ServerHandle(socket)); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } public static void main(String[] args) { new AtomsServer().serviceStart(); } }
ServerHandle.java
package exam.lingling; import java.io.IOException; import java.io.ObjectInputStream; import java.net.Socket; public class ServerHandle implements Runnable { private Socket socket; public ServerHandle(Socket socket) { this.socket = socket; } private ObjectInputStream getAtomsReceive(Socket socket) throws IOException { return new ObjectInputStream(socket.getInputStream()); } public void run() { try { ObjectInputStream ois = this.getAtomsReceive(socket); Object o = ois.readObject(); while (o != null) { AtomsData atomsdata = (AtomsData) o; System.out.println("The version of operation is " + atomsdata.getVersion() + " ."); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); System.out.println(e.getMessage()); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } finally { try { if (socket != null) socket.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } }
AtomsClient.java
package exam.lingling; import java.io.IOException; import java.io.ObjectOutputStream; import java.net.Socket; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class AtomsClient { public static void main(String args[]) throws InterruptedException { ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(2); for (int index = 0; index < 10; index++) { Runnable run = new Runnable() { private Socket socket = null; private int port = 8833; AtomsData atomsdata; ObjectOutputStream oos = null; public void run() { while (true) { try { socket = new Socket("localhost", port); atomsdata = new AtomsData(); atomsdata.setVersion((new Double((long) (Math.random() * 1000))).toString()); oos = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream()); oos.writeObject(atomsdata); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { try { oos.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } } }; exec.execute(run); } exec.shutdown(); } }
AtomsData.java
package exam.lingling; import java.io.Serializable; public class AtomsData implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; private String version; private int[] atomsArray; AtomsData() { } AtomsData(String version, int[] atomsArray) { this.version = version; this.atomsArray = atomsArray; } public int[] getAtomsArray() { return atomsArray; } public void setAtomsArray(int[] atomsArray) { this.atomsArray = atomsArray; } public String getVersion() { return version; } public void setVersion(String version) { this.version = version; } public String toString() { return "AtomsData info:" + this.version; } }
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存储器实验资料.zip
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内容概要:本文详细介绍了如何利用COMSOL Multiphysics软件构建熔池枝晶模型,用于模拟金属在凝固过程中枝晶的生长行为。主要内容涵盖三个关键模块:传热、流体流动和相场。通过定义相应的偏微分方程(如传热方程、Navier-Stokes方程和相场方程),设置适当的边界条件和初始条件,并进行多物理场耦合求解,最终实现了对熔池温度分布、速度场及枝晶生长过程的精确模拟。此外,还探讨了如何优化求解器配置、处理移动边界条件、引入各向异性效应以及提高计算效率的方法。 适合人群:从事材料科学、冶金工程、增材制造等领域研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要深入了解金属凝固过程中微观结构演变机制的研究项目,特别是在激光熔覆、焊接等工艺中,帮助研究人员预测和优化材料性能。 其他说明:文中不仅提供了详细的建模步骤指导,还包括一些实用技巧,如参数选择、网格划分策略、热源耦合方式等,有助于解决实际建模过程中可能遇到的问题。
内容概要:本文详细介绍了利用COMSOL Multiphysics进行地下二氧化碳封存仿真的方法和技术要点。主要内容涵盖两相流模块设置、温度场耦合、地层分层建模以及力学模块处理等方面。文中不仅提供了具体的数学模型和代码片段,如相对渗透率函数、热膨胀系数函数等,还分享了许多实际操作中的经验和教训,强调了不同物理场之间的相互作用及其对模拟结果的影响。 适合人群:从事地质工程、环境科学、石油工程等领域研究的专业人士,尤其是那些需要进行地下流体运移和储层特性研究的科研工作者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解地下二氧化碳封存机制的研究人员,帮助他们掌握如何使用COMSOL软件构建复杂的多物理场耦合模型,从而更好地预测和评估二氧化碳封存的安全性和有效性。 其他说明:文章中提到的技术细节对于确保模拟精度至关重要,例如正确处理单位转换、选择合适的渗透率模型、考虑温度变化对岩石性质的影响等。此外,作者还提醒读者应注意避免一些常见的错误配置,以免导致不可靠的结果。
ENCAP 2023打分表
中国上市公司协会:2022年中国上市公司董事会秘书履职报告
内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB遗传算法解决带有时间窗约束的电动车路径规划和充电优化问题。首先,构建了客户点、充电站以及电动车的基本参数模型,然后设计了一套完整的遗传算法框架,包括染色体编码、适应度函数、交叉变异操作等。适应度函数综合考虑了总行驶距离、时间窗违约、电量透支等多个因素。通过多次迭代优化,最终得到了较优的路径规划方案,并展示了实验结果的可视化图形。此外,文中还讨论了一些调参技巧和实际应用中的注意事项。 适合人群:具有一定编程基础和技术背景的研究人员、工程师,特别是从事智能交通系统、物流配送优化领域的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要进行电动车路径规划和充电管理的实际应用场景,如城市物流配送公司。主要目标是在满足客户需求和服务质量的前提下,最小化运营成本,提高车辆利用率。 其他说明:文中提供了详细的代码实现步骤和部分实验数据,有助于读者理解和复现研究结果。同时提到了一些实用的小技巧,如适当放宽时间窗惩罚系数可以降低总成本等。
# 基于Arduino的超声波距离测量系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino平台的超声波距离测量系统。系统包含四个超声波传感器(SPS)模块,用于测量与前方不同方向物体的距离,并通过蜂鸣器(Buzz)模块根据距离范围给出不同的反应。 ## 项目的主要特性和功能 1. 超声波传感器(SPS)模块每个模块包括一个超声波传感器和一个蜂鸣器。传感器用于发送超声波并接收回波,通过计算超声波旅行时间来确定与物体的距离。 2. 蜂鸣器(Buzz)模块根据超声波传感器测量的距离,蜂鸣器会给出不同的反应,如延时发声。 3. 主控制器(Arduino)负责控制和管理所有传感器和蜂鸣器模块,通过串行通信接收和发送数据。 4. 任务管理通过主控制器(Arduino)的 loop() 函数持续执行传感器任务(Task),包括测距、数据处理和蜂鸣器反应。 ## 安装使用步骤 1. 硬件连接
内容概要:本文详细介绍了如何使用COMSOL进行偶极光源的建模与仿真。首先解释了偶极子光源的物理本质及其重要性,然后逐步指导读者完成从创建新模型、设置电流源、配置边界条件到最终结果分析的全过程。文中强调了关键步骤如正确设置电流分量、选择合适的边界条件(如PML)、合理划分网格以及如何解读远场辐射图等。此外,还提供了多个实用技巧和常见错误规避方法,帮助用户提高仿真的准确性和效率。 适合人群:从事光学仿真、电磁场研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要精确模拟微纳尺度下电磁波行为的研究项目,特别是涉及偶极子光源的应用场合。通过掌握这些技能,可以更好地理解和预测实际物理现象,从而为相关领域的科研工作提供有力支持。 其他说明:文章不仅涵盖了基本的操作流程,还包括了许多作者亲身经历的经验分享,使读者能够避开一些常见的陷阱并获得更好的仿真效果。同时,文中提供的代码片段可以帮助用户快速上手,将理论知识转化为具体实践。
内容概要:本文详细介绍了COMSOL Multiphysics在多种扩散模型中的应用,涵盖电化学、多孔介质中的流体运移、岩石裂隙中的浆液扩散等领域。通过具体的代码片段展示了如何模拟电双层纳米电极中的扩散、二氧化碳混相驱替、岩石裂隙中的浆液扩散以及三层顶板随机裂隙浆液扩散等过程。文中强调了COMSOL的强大多物理场耦合能力和灵活性,特别是在处理复杂系统如煤颗粒的吸附/解吸行为时的优势。此外,还讨论了模型参数调整、边界条件设置、数值稳定性等问题,并分享了一些实践经验和技术细节。 适合人群:从事电化学、地质工程、油气田开发等相关领域的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①研究电化学过程中离子迁移和电荷分布的变化;②模拟二氧化碳在多孔介质中的运移规律,优化油气采收率;③分析浆液在岩石裂隙中的扩散规律,指导注浆工程的设计;④探讨煤颗粒的吸附/解吸行为,提升煤层气开采和CO2封存的效果。 其他说明:文中提供了大量具体的技术细节和代码片段,有助于读者理解和复现相关模型。同时,作者分享了许多实际操作中的经验和技巧,对于初学者和有一定经验的研究人员都有很高的参考价值。
内容概要:本文介绍了一种新颖的时序预测模型CPO-ELM-ABKDE,它结合了冠豪猪优化(CPO)、极限学习机(ELM)以及自适应带宽核密度估计(ABKDE),用于多变量时序预测和区间概率预测。首先,利用时间滑窗技术将原始数据转换为多变量输入矩阵,然后采用CPO优化ELM的输入权重和偏置,提高预测准确性并防止过拟合。接着,通过ABKDE对预测残差进行建模,生成自适应的概率预测区间。实验结果显示,该模型在电力负荷预测任务中表现出色,点预测R²达到0.97,95%置信区间的覆盖率达到92.3%。 适用人群:从事数据分析、机器学习研究的专业人士,尤其是关注时序预测及其应用的研究者和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要精确时序预测的应用场合,如电力系统负荷预测、金融市场价格走势预测等。主要目标是在确保较高预测精度的同时提供可靠的不确定度量化,帮助决策者更好地应对潜在的风险。 其他说明:文中提供了详细的代码实现步骤,包括数据预处理、模型搭建、训练优化以及结果评估等多个环节。此外,还讨论了不同优化算法之间的性能比较,并强调了本模型对于处理实际工业数据的良好适应性和稳定性。