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Java的并发API如`ExecutorService`和`ForkJoinPool`可以用于并行化FFT计算，尤其在处理大规模矩阵时。 10. **错误处理和调试**：在实现矩阵计算和FFT时，可能遇到数据溢出、维度不匹配等问题。良好的错误处理和日志...
Java的并发工具和框架，如ExecutorService和ForkJoinPool，将在这一部分得到讨论。 8. **反爬机制与应对策略**：很多网站会有反爬措施，如验证码、IP限制和User-Agent检测。我们将探讨如何使用Java实现模拟浏览器...
ForkJoinPool和RecursiveTask是实现这一框架的关键类。 2. **并发集合**：Java 7对并发集合进行了增强，如ConcurrentHashMap，它在保持线程安全的同时，提供了比synchronized Map更好的性能。此外，还新增了...
Java的并发库提供了强大的工具，如`ForkJoinPool`和`CompletableFuture`，可以用来优化爬虫的性能和资源利用。 以上是对给定文件名的初步解读，实际的内容会更加丰富，包括但不限于线程安全的数据结构、并发容器、...
- **并发API**：扩展了Java并发工具集，包括`ForkJoinPool`和`ConcurrentHashMap`的新特性等。 - **JMX API**：增强了Java管理扩展（JMX）的功能，便于远程管理和监控Java应用程序。 #### 三、深入理解Java JDK 1.7...
讲解`Fork/Join`框架的工作原理，如何使用`ForkJoinPool`提交任务，以及`ForkJoinWorkerThread`和`ForkJoinTask`的实现细节。 - **第17章：CountDownLatch的使用** 探讨`CountDownLatch`的用法，以及如何使用它来...
7. ** fork/join 框架**：Java 7引入的`ForkJoinPool`和`RecursiveTask`/`RecursiveAction`，用于处理可以分解为更小子任务的问题，特别适合于并行计算。 8. **CompletableFuture**：Java 8引入的`...
- **并行计算距离**：使用Java的并发工具，如`ForkJoinPool`或`ExecutorService`，将计算不同样本距离的任务分发到多个线程，每个线程负责一部分计算。 - **分布式计算**：如果数据集非常大，可以考虑使用Hadoop或...
9. **并行与并发**：对于某些计算密集型问题，可以使用Java的并发和并行特性（如ExecutorService、ForkJoinPool）来加速求解。 10. **设计模式**：虽然项目欧拉的挑战通常较小，但合理地应用设计模式（如工厂模式、...
Java提供了`java.util.concurrent`包来支持并行计算，如使用`ForkJoinPool`进行任务分解和合并。 #### 第七章：构建可水平伸缩的应用 **7.1 服务网格 (SNA)** 服务网格 (Service Networking Architecture, SNA) ...
5. **并行和分布式计算**：由于处理大数据通常需要并行和分布式计算，Petagram可能会利用Java的并发API，如ExecutorService、ForkJoinPool等，以及分布式计算框架提供的抽象，如Spark的RDD（Resilient Distributed ...
- **ForkJoinPool**：Fork/Join框架的核心类，用于创建和管理线程池。 - **ForkJoinTask**：抽象类，所有任务类都需要继承这个类。 ##### 7.2 Lambda表达式 Java 8引入了Lambda表达式，使得编写多线程程序更加简洁...
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