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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 ...
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lliiqiang:
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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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基于protues仿真的多功公交站播报系统设计(仿真图、源代码) 该设计为基于protues仿真的多功公交站播报系统,实现温度显示、时间显示、和系统公交站播报功能; 具体功能如下: 1、系统使用51单片机为核心设计; 2、时钟芯片进行时间和日期显示; 3、温度传感器进行温度读取; 4、LCD12864液晶屏进行相关显示; 5、按键设置调节时间; 6、按键设置报站; 7、仿真图、源代码; 操作说明: 1、下行控制报站:首先按下(下行设置按键),(下行指示灯)亮,然后按下(手动播报)按键控制播报下一站; 2、上行控制报站:首先按上(上行设置按键),(上行指示灯)亮,然后按下(手动播报)按键控制播报下一站; 3、按下关闭播报按键,则关闭播报功能和清除显示
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MATLAB可以用于开发人脸识别考勤系统。下面是一个简单的示例流程: 1. 数据采集:首先收集员工的人脸图像作为训练数据集。可以要求员工提供多张照片以获得更好的训练效果。 2. 图像预处理:使用MATLAB的图像处理工具对采集到的人脸图像进行预处理,例如灰度化、裁剪、缩放等操作。 3. 特征提取:利用MATLAB的人脸识别工具包,如Face Recognition Toolbox,对处理后的图像提取人脸特征,常用的方法包括主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等。 4. 训练模型:使用已提取的人脸特征数据集训练人脸识别模型,可以选择支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等算法。 5. 考勤系统:在员工打卡时,将摄像头捕获的人脸图像输入到训练好的模型中进行识别,匹配员工信息并记录考勤数据。 6. 结果反馈:根据识别结果,可以自动生成考勤报表或者实时显示员工打卡情况。 以上只是一个简单的步骤,实际开发过程中需根据具体需求和系统规模进行定制和优化。MATLAB提供了丰富的图像处理和机器学习工具,是开发人脸识别考勤系统的一个很好选择。
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