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JAVA内存模型-(程锁V传+启断终结)

 
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Java并发编程:volatile关键字解析-(重要,分析仔细)

==================================================================

 Java 内存模型

浅析java内存模型--JMM(Java Memory Model)

全面理解JAVA内存模型

2.1 Java 内存模型的基本原理

Java 内存模型,由于 Java 被设计为跨平台的语言,在内存管理上,显然也要有一个统一的 模型。系统存在一个主内存 (Main Memory) , Java 中所有变量都储存在主存中,对于所有线程都是共享的每条线程都有自己的工作内存 (Working Memory) ,工作内存中保存的是主存中某些变量的拷贝,线程对所有变量的操作都是在自己的工作内存中进行,线程之间无法相互直接访问,变量传递均需要通过主存完成。

因为当线程处于不同的cpu中时,它各自的变量保存在各自cpu的寄存器或者高速缓存中,这样回事的变量对于其它线程暂时不可见。

 

2.2 Volatile 的内存工作原理

Volatile 是保证多个线程之间变量可见性的,也就是说一个线程对变量进行了写操作,另外一个线程能够获取它最新的值。

它的工作原理是,它对写和读都是直接操作工作主存的。(这个可以通过操作字节码看到)

 

2.3 Synchronized 的内存操作模型 :

Synchronized, 有两层语义,一个是互斥,一个是可见性。在可见性上面,它的工作原理有点不同:当线程进入同步块时,会从主存里面获取最新值,然后当线程离开同步块时,再把变量的值更新到主存。

http://tomyz0223.iteye.com/blog/1001778

 

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一、JAVA内存模型

  在Java虚拟机规范中试图定义一种Java内存模型(Java Memory Model,JMM)来屏蔽各个硬件平台和操作系统的内存访问差异,以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。那么Java内存模型规定了哪些东西呢,它定义了程序中变量的访问规则,往大一点说是定义了程序执行的次序。注意,为了获得较好的执行性能,Java内存模型并没有限制执行引擎使用处理器的寄存器或者高速缓存来提升指令执行速度,也没有限制编译器对指令进行重排序。也就是说,在java内存模型中,也会存在缓存一致性问题和指令重排序的问题。

 

  Java内存模型规定所有的变量都是存在主存当中(类似于前面说的物理内存),每个线程都有自己的工作内存(类似于前面的高速缓存)。线程对变量的所有操作都必须在工作内存中进行,而不能直接对主存进行操作。并且每个线程不能访问其他线程的工作内存

 

  举个简单的例子:在java中,执行下面这个语句:

i  = 10;

   执行线程必须先在自己的工作线程中对变量i所在的缓存行进行赋值操作,然后再写入主存当中。而不是直接将数值10写入主存当中。

 

  那么Java语言 本身对 原子性、可见性以及有序性提供了哪些保证呢?

 

1.原子性

  在Java中,对基本数据类型的变量的读取和赋值操作是原子性操作,即这些操作是不可被中断的,要么执行,要么不执行。

 

  上面一句话虽然看起来简单,但是理解起来并不是那么容易。看下面一个例子i:

 

  请分析以下哪些操作是原子性操作:

x = 10;        //语句1
y = x;         //语句2
x++;           //语句3
x = x + 1;     //语句4

   咋一看,有些朋友可能会说上面的4个语句中的操作都是原子性操作。其实只有语句1是原子性操作,其他三个语句都不是原子性操作。

 

  语句1是直接将数值10赋值给x,也就是说线程执行这个语句的会直接将数值10写入到工作内存中。

  语句2实际上包含2个操作,它先要去读取x的值,再将x的值写入工作内存,虽然读取x的值以及 将x的值写入工作内存 这2个操作都是原子性操作,但是合起来就不是原子性操作了。

 

  同样的,x++和 x = x+1包括3个操作:读取x的值,进行加1操作,写入新的值。

 

  所以上面4个语句只有语句1的操作具备原子性。

 

  也就是说,只有简单的读取、赋值(而且必须是将数字赋值给某个变量,变量之间的相互赋值不是原子操作)才是原子操作。

 

  不过这里有一点需要注意:在32位平台下,对64位数据的读取和赋值是需要通过两个操作来完成的,不能保证其原子性。但是好像在最新的JDK中,JVM已经保证对64位数据的读取和赋值也是原子性操作了。

 

  从上面可以看出,Java内存模型只保证了基本读取和赋值是原子性操作如果要实现更大范围操作的原子性,可以通过synchronized和Lock来实现。由于synchronized和Lock能够保证任一时刻只有一个线程执行该代码块,那么自然就不存在原子性问题了,从而保证了原子性。

 

2.可见性

  对于可见性,Java提供了volatile关键字来保证可见性。

 

  当一个共享变量被volatile修饰时,它会保证修改的值会立即被更新到主存,当有其他线程需要读取时,它会去内存中读取新值。

 

  而普通的共享变量不能保证可见性,因为普通共享变量被修改之后,什么时候被写入主存是不确定的,当其他线程去读取时,此时内存中可能还是原来的旧值,因此无法保证可见性。

 

  另外,通过synchronized和Lock也能够保证可见性,synchronized和Lock能保证同一时刻只有一个线程获取锁然后执行同步代码,并且在释放锁之前会将对变量的修改刷新到主存当中。因此可以保证可见性

 

3.有序性

  在Java内存模型中,允许编译器和处理器对指令进行重排序,但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行,却会影响到多线程并发执行的正确性。

 

  在Java里面,可以通过volatile关键字来保证一定的“有序性”(具体原理在下一节讲述)。另外可以通过synchronized和Lock来保证有序性,很显然,synchronized和Lock保证每个时刻是有一个线程执行同步代码,相当于是让线程顺序执行同步代码,自然就保证了有序性。

 

  另外,Java内存模型具备一些先天的“有序性”,即不需要通过任何手段就能够得到保证的有序性,这个通常也称为 happens-before 原则。如果两个操作的执行次序无法从happens-before原则推导出来,那么它们就不能保证它们的有序性,虚拟机可以随意地对它们进行重排序。

 

  下面就来具体介绍下happens-before原则(先行发生原则):

 

程序次序规则一个线程内,按照代码顺序,书写在前面的操作先行发生于书写在后面的操作

锁定规则:一个unLock操作先行发生于后面对同一个锁额lock操作

volatile变量规则:对一个变量的写操作先行发生于后面对这个变量的读操作

传递规则:如果操作A先行发生于操作B,而操作B又先行发生于操作C,则可以得出操作A先行发生于操作C

 

线程启动规则:Thread对象的start()方法先行发生于此线程的每个一个动作

线程中断规则对线程interrupt()方法的调用先行发生于被中断线程的代码检测到中断事件的发生

线程终结规则线程中所有的操作都先行发生于线程的终止检测,我们可以通过Thread.join()方法结束、Thread.isAlive()的返回值手段检测到线程已经终止执行

对象终结规则:一个对象的初始化完成先行发生于他的finalize()方法的开始

 

  这8条原则摘自《深入理解Java虚拟机》。

 

  这8条规则中,前4条规则是比较重要的,后4条规则都是显而易见的。

 

  下面我们来解释一下前4条规则:

 

  对于程序次序规则来说,我的理解就是一段程序代码的执行在单个线程中看起来是有序的。注意,虽然这条规则中提到“书写在前面的操作先行发生于书写在后面的操作”,这个应该是程序看起来执行的顺序是按照代码顺序执行的,因为虚拟机可能会对程序代码进行指令重排序。虽然进行重排序,但是最终执行的结果是与程序顺序执行的结果一致的,它只会对不存在数据依赖性的指令进行重排序。因此,在单个线程中,程序执行看起来是有序执行的,这一点要注意理解。事实上,这个规则是用来保证程序在单线程中执行结果的正确性,但无法保证程序在多线程中执行的正确性

 

  第二条规则也比较容易理解,也就是说无论在单线程中还是多线程中,同一个锁如果出于被锁定的状态,那么必须先对锁进行了释放操作,后面才能继续进行lock操作

 

  第三条规则是一条比较重要的规则,也是后文将要重点讲述的内容。直观地解释就是,如果一个线程先去写一个变量,然后一个线程去进行读取,那么写入操作肯定会先行发生于读操作

 

  第四条规则实际上就是体现happens-before原则具备传递性

 

四.深入剖析volatile关键字

  在前面讲述了很多东西,其实都是为讲述volatile关键字作铺垫,那么接下来我们就进入主题。

 

1.volatile关键字的两层语义

  一旦一个共享变量(类的成员变量、类的静态成员变量)被volatile修饰之后,那么就具备了两层语义:

 

  1)保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性即一个线程修改了某个变量的值,这新值对其他线程来说是立即可见的。 

  2)禁止进行指令重排序。

 

  先看一段代码,假如线程1先执行,线程2后执行:

 

//线程1
boolean stop = false;
while(!stop){
    doSomething();
}
 
//线程2
stop = true;

   这段代码是很典型的一段代码,很多人在中断线程时可能都会采用这种标记办法。但是事实上,这段代码会完全运行正确么?即一定会将线程中断么?不一定,也许在大多数时候,这个代码能够把线程中断,但是也有可能会导致无法中断线程(虽然这个可能性很小,但是只要一旦发生这种情况就会造成死循环了)。

 

  下面解释一下这段代码为何有可能导致无法中断线程。在前面已经解释过,每个线程在运行过程中都有自己的工作内存,那么线程1在运行的时候,会将stop变量的值拷贝一份放在自己的工作内存当中。

 

  那么当线程2更改了stop变量的值之后,但是还没来得及写入主存当中,线程2转去做其他事情了,那么线程1由于不知道线程2对stop变量的更改,因此还会一直循环下去。

 

  但是用volatile修饰之后就变得不一样了:

 

  第一:使用volatile关键字会强制将修改的值立即写入主存; 

  第二:使用volatile关键字的话,当线程2进行修改时,会导致线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效(反映到硬件层的话,就是CPU的L1或者L2缓存中对应的缓存行无效); 

  第三:由于线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效,所以线程1再次读取变量stop的值时会去主存读取。

 

  那么在线程2修改stop值时(当然这里包括2个操作,修改线程2工作内存中的值,然后将修改后的值写入内存),会使得线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效,然后线程1读取时,发现自己的缓存行无效,它会等待缓存行对应的主存地址被更新之后,然后去对应的主存读取最新的值。

 

  那么线程1读取到的就是最新的正确的值。

 

2.volatile保证原子性吗?

  从上面知道volatile关键字保证了操作的可见性,但是volatile能保证对变量的操作是原子性吗?

 

  下面看一个例子:

 

public class Test {
    public volatile int inc = 0;
     
    public void increase() {
        inc++;
    }
     
    public static void main(String[] args) {
        final Test test = new Test();
        for(int i=0;i<10;i++){
            new Thread(){
                public void run() {
                    for(int j=0;j<1000;j++)
                        test.increase();
                };
            }.start();
        }
         
        while(Thread.activeCount()>1)  //保证前面的线程都执行完
            Thread.yield();
        System.out.println(test.inc);
    }
}

   大家想一下这段程序的输出结果是多少?也许有些朋友认为是10000。但是事实上运行它会发现每次运行结果都不一致,都是一个小于10000的数字。

 

  可能有的朋友就会有疑问,不对啊,上面是对变量inc进行自增操作,由于volatile保证了可见性,那么在每个线程中对inc自增完之后,在其他线程中都能看到修改后的值啊,所以有10个线程分别进行了1000次操作,那么最终inc的值应该是1000*10=10000。

 

  这里面就有一个误区了,volatile关键字能保证可见性没有错,但是上面的程序错在没能保证原子性。可见性只能保证每次读取的是最新的值,但是volatile没办法保证对变量的操作的原子性。

 

  在前面已经提到过,自增操作是不具备原子性的,它包括读取变量的原始值、进行加1操作、写入工作内存。那么就是说自增操作的三个子操作可能会分割开执行,就有可能导致下面这种情况出现:

 

  假如某个时刻变量inc的值为10,

 

  线程1对变量进行自增操作,线程1先读取了变量inc的原始值,然后线程1被阻塞了

 

  然后线程2对变量进行自增操作,线程2也去读取变量inc的原始值,由于线程1只是对变量inc进行读取操作,而没有对变量进行修改操作,所以不会导致线程2的工作内存中缓存变量inc的缓存行无效,所以线程2会直接去主存读取inc的值,发现inc的值时10,然后进行加1操作,并把11写入工作内存,最后写入主存。

 

  然后线程1接着进行加1操作,由于已经读取了inc的值,注意此时在线程1的工作内存中inc的值仍然为10,所以线程1对inc进行加1操作后inc的值为11,然后将11写入工作内存,最后写入主存

 

  那么两个线程分别进行了一次自增操作后,inc只增加了1。

 

  解释到这里,可能有朋友会有疑问,不对啊,前面不是保证一个变量在修改volatile变量时,会让缓存行无效吗?然后其他线程去读就会读到新的值,对,这个没错。这个就是上面的happens-before规则中的volatile变量规则,但是要注意,线程1对变量进行读取操作之后,被阻塞了的话,并没有对inc值进行修改。然后虽然volatile能保证线程2对变量inc的值读取是从内存中读取的,但是线程1没有进行修改,所以线程2根本就不会看到修改的值。

 

  根源就在这里,自增操作不是原子性操作,而且volatile也无法保证对变量的任何操作都是原子性的。

 

  把上面的代码改成以下任何一种都可以达到效果:

 

  采用synchronized:

 

public class Test {
    public  int inc = 0;
    
    public synchronized void increase() {
        inc++;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        final Test test = new Test();
        for(int i=0;i<10;i++){
            new Thread(){
                public void run() {
                    for(int j=0;j<1000;j++)
                        test.increase();
                };
            }.start();
        }
        
        while(Thread.activeCount()>1)  //保证前面的线程都执行完
            Thread.yield();
        System.out.println(test.inc);
    }
}

 

  采用Lock:

 

public class Test {
    public  int inc = 0;
    Lock lock = new ReentrantLock();
    
    public  void increase() {
        lock.lock();
        try {
            inc++;
        } finally{
            lock.unlock();
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        final Test test = new Test();
        for(int i=0;i<10;i++){
            new Thread(){
                public void run() {
                    for(int j=0;j<1000;j++)
                        test.increase();
                };
            }.start();
        }
        
        while(Thread.activeCount()>1)  //保证前面的线程都执行完
            Thread.yield();
        System.out.println(test.inc);
    }
}

 

  采用AtomicInteger:

public class Test {
    public  AtomicInteger inc = new AtomicInteger();
     
    public  void increase() {
        inc.getAndIncrement();
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        final Test test = new Test();
        for(int i=0;i<10;i++){
            new Thread(){
                public void run() {
                    for(int j=0;j<1000;j++)
                        test.increase();
                };
            }.start();
        }
        
        while(Thread.activeCount()>1)  //保证前面的线程都执行完
            Thread.yield();
        System.out.println(test.inc);
    }
}

 

  在java 1.5的java.util.concurrent.atomic包下提供了一些原子操作类,即对基本数据类型的 自增(加1操作),自减(减1操作)、以及加法操作(加一个数),减法操作(减一个数)进行了封装,保证这些操作是原子性操作。atomic是利用CAS来实现原子性操作的(Compare And Swap),CAS实际上是利用处理器提供的CMPXCHG指令实现的,而处理器执行CMPXCHG指令是一个原子性操作。

 

3.volatile能保证有序性吗?

  在前面提到volatile关键字能禁止指令重排序,所以volatile能在一定程度上保证有序性

 

  volatile关键字禁止指令重排序有两层意思:

 

  1)当程序执行到volatile变量的读操作或者写操作时,在其前面的操作的更改肯定全部已经进行,且结果已经对后面的操作可见;在其后面的操作肯定还没有进行

 

  2)在进行指令优化时,不能将在对volatile变量访问的语句放在其后面执行,也不能把volatile变量后面的语句放到其前面执行。

 

  可能上面说的比较绕,举个简单的例子:

//x、y为非volatile变量
//flag为volatile变量
 
x = 2;        //语句1
y = 0;        //语句2
flag = true;  //语句3
x = 4;        //语句4
y = -1;       //语句5

   由于flag变量为volatile变量,那么在进行指令重排序的过程的时候,不会将语句3放到语句1、语句2前面,也不会讲语句3放到语句4、语句5后面。但是要注意语句1和语句2的顺序、语句4和语句5的顺序是不作任何保证的。

 

  并且volatile关键字能保证,执行到语句3时,语句1和语句2必定是执行完毕了的,且语句1和语句2的执行结果对语句3、语句4、语句5是可见的。

 

  那么我们回到前面举的一个例子:

 

//线程1:
context = loadContext();   //语句1
inited = true;             //语句2
 
//线程2:
while(!inited ){
  sleep()
}
doSomethingwithconfig(context);

 

  前面举这个例子的时候,提到有可能语句2会在语句1之前执行,那么久可能导致context还没被初始化,而线程2中就使用未初始化的context去进行操作,导致程序出错。

 

  这里如果用volatile关键字对inited变量进行修饰,就不会出现这种问题了,因为当执行到语句2时,必定能保证context已经初始化完毕。

 

4.volatile的原理和实现机制

  前面讲述了源于volatile关键字的一些使用,下面我们来探讨一下volatile到底如何保证可见性和禁止指令重排序的。

 

  下面这段话摘自《深入理解Java虚拟机》:

 

  “观察加入volatile关键字和没有加入volatile关键字时所生成的汇编代码发现,加入volatile关键字时,会多出一个lock前缀指令” 

  lock前缀指令实际上相当于一个内存屏障(也成内存栅栏),内存屏障会提供3个功能:

 

  1)它确保指令重排序时不会把其后面的指令排到内存屏障之前的位置,也不会把前面的指令排到内存屏障的后面;即在执行到内存屏障这句指令时,在它前面的操作已经全部完成; 

  2)它会强制将对缓存的修改操作立即写入主存; 

  3)如果是写操作,它会导致其他CPU中对应的缓存行无效。

 

五.使用volatile关键字的场景

  synchronized关键字是防止多个线程同时执行一段代码,那么就会很影响程序执行效率,而volatile关键字在某些情况下性能要优于synchronized,但是要注意volatile关键字是无法替代synchronized关键字的,因为volatile关键字无法保证操作的原子性。通常来说,使用volatile必须具备以下2个条件:

 

  1)对变量的写操作不依赖于当前值

 

  2)该变量没有包含在具有其他变量的不变式中

 

  实际上,这些条件表明,可以被写入 volatile 变量的这些有效值独立于任何程序的状态,包括变量的当前状态。

 

  事实上,我的理解就是上面的2个条件需要保证操作是原子性操作,才能保证使用volatile关键字的程序在并发时能够正确执行。

 

  下面列举几个Java中使用volatile的几个场景。

 

1.状态标记量

volatile boolean flag = false;
 
while(!flag){
    doSomething();
}
 
public void setFlag() {
    flag = true;
}

 

volatile boolean inited = false;
//线程1:
context = loadContext();  
inited = true;            
 
//线程2:
while(!inited ){
sleep()
}
doSomethingwithconfig(context);

 

2.double check

 

class Singleton{
    private volatile static Singleton instance = null;
     
    private Singleton() {
         
    }
     
    public static Singleton getInstance() {
        if(instance==null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if(instance==null)
                    instance = new Singleton();
            }
        }
        return instance;
    }
}

 

  至于为何需要这么写请参考:

 

  《Java 中的双重检查(Double-Check)》http://blog.csdn.net/dl88250/article/details/5439024

 

 

 

 

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    # 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

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    内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先,通过读取Excel数据并进行预处理,如归一化处理,确保数据的一致性和有效性。接着,配置网络结构,选择合适的训练算法(如SCG),设置训练参数(如最大迭代次数、目标误差等)。然后,进行模型训练,并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后,利用测试集评估模型性能,计算均方误差(MSE)和相关系数(R²),并通过图表展示预测效果。最后,将训练好的模型保存以便后续调用,并提供了一个简单的预测函数,确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群:具有一定MATLAB基础,从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要对多维数据进行预测的任务,如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统,提高预测准确性。 其他说明:文中提供了完整的代码框架和详细的注释,便于理解和修改。同时,强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项,如数据量的要求、归一化的必要性等。

    tokenizers-0.22.1.jar中文-英文对照文档.zip

    # 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

    基于蒙特卡洛算法的电动汽车对IEEE 33节点电网影响的研究及应用场景分析

    内容概要:本文探讨了电动汽车(EV)对IEEE 33节点电网的影响,特别是汽车负荷预测与节点潮流网损、压损计算。通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车负荷的时空特性,研究了四种不同场景下电动汽车接入电网的影响。具体包括:负荷接入前后的网损与电压计算、不同节点接入时的变化、不同时段充电的影响以及不同负荷大小对电网的影响。通过这些分析,揭示了电动汽车充电行为对电网的具体影响机制,为未来的电网规划和优化提供了重要参考。 适合人群:从事电力系统研究的专业人士、电网规划工程师、电动汽车行业从业者、能源政策制定者。 使用场景及目标:①评估电动汽车大规模接入对现有电网基础设施的压力;②优化电动汽车充电设施的布局和运营策略;③为相关政策和技术标准的制定提供科学依据。 其他说明:文中提供的Python代码片段用于辅助理解和验证理论分析,实际应用中需要更复杂的模型和详细的电网参数。

    房地产 -【万科经典-第五园】第五园产品推介会.ppt

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    稳压器件.SchLib

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    模拟符号.SCHLIB

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    基于Simulink的三相电压型逆变器SPWM与电压单闭环控制仿真

    内容概要:本文详细介绍了如何在Simulink中构建并仿真三相电压型逆变器的SPWM调制和电压单闭环控制系统。首先,搭建了由六个IGBT组成的三相全桥逆变电路,并设置了LC滤波器和1000V直流电源。接着,利用PWM Generator模块生成SPWM波形,设置载波频率为2kHz,调制波为50Hz工频正弦波。为了实现精确的电压控制,采用了abc/dq变换将三相电压信号转换到旋转坐标系,并通过锁相环(PLL)进行同步角度跟踪。电压闭环控制使用了带有抗饱和处理的PI调节器,确保输出电压稳定。此外,文中还讨论了标幺值处理方法及其优势,以及如何通过FFT分析验证输出波形的质量。 适用人群:电力电子工程师、自动化控制专业学生、从事逆变器研究的技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解三相电压型逆变器控制原理和技术实现的研究人员和工程师。主要目标是掌握SPWM调制技术和电压单闭环控制的设计与调试方法,提高系统的稳定性和效率。 其他说明:文中提供了详细的建模步骤和参数设置指南,帮助读者快速上手并在实践中不断优化模型性能。同时,强调了一些常见的调试技巧和注意事项,如载波频率的选择、积分器防饱和处理等。

    【蓝桥杯EDA】客观题解析:第十三届立创EDA出品省赛模拟题一.pdf

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    LabVIEW与PLC基于TCP协议的自动化数据交互解决方案

    内容概要:本文详细介绍了利用LabVIEW与PLC进行自动化数据交互的技术方案,涵盖参数管理、TCP通信、串口扫描、数据转移等方面。首先,通过配置文件(INI)实现参数的自动加载与保存,确保参数修改不影响程序运行。其次,在TCP通信方面采用异步模式和心跳包设计,增强通信稳定性,并加入CRC16校验避免数据丢失。对于串口扫描,则通过VISA配置实现状态触发,确保进出站检测的准确性。最后,针对不同类型的数据转移提出具体方法,如TDMS文件存储策略,确保高效可靠的数据处理。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉LabVIEW和PLC编程的从业者。 使用场景及目标:适用于需要将LabVIEW作为上位机与PLC进行数据交互的工业生产线环境,旨在提高系统的自动化程度、稳定性和易维护性。 其他说明:文中提供了多个实用代码片段和注意事项,帮助读者更好地理解和应用相关技术。

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    信息安全管理和技术的综合练习题集(NISP&CISP)

    内容概要:本文档《NISP&CISP考试题库.pdf》汇集了大量关于信息安全专业领域的练习题,涵盖风险评估、安全策略、访问控制、恶意代码防范、加密技术、安全模型等多个方面。文档通过选择题的形式探讨了信息安全保障、风险管理和技术实施等核心内容,强调了信息安全保障的动态性和持续性,以及信息安全管理体系(ISMS)的重要性。文档还详细介绍了多种安全技术和标准,如ISO27001、GB/T 22080、SSE-CMM、CC标准等,并通过具体案例和场景分析,帮助读者理解如何在实际环境中应用这些标准和技术。 适用人群:文档适用于信息安全领域的从业者,尤其是准备参加NISP(国家信息安全水平考试)和CISP(注册信息安全专业人员)认证考试的考生,以及从事信息安全管理工作、对信息安全有兴趣的技术人员。 使用场景及目标:①帮助考生系统复习信息安全领域的基础知识和技能,为考试做准备;②为企业内部信息安全培训提供参考资料;③加深信息安全从业人员对安全标准和技术的理解,提升其在实际工作中的应用能力;④帮助信息安全管理者了解如何构建和维护有效的信息安全管理体系。 其他说明:文档不仅提供了理论知识,还结合了实际案例,有助于读者理解信息安全的复杂性和多样性。文档强调了信息安全的多层次、多维度特性,指出信息安全不仅依赖于技术手段,还需要结合管理措施和人员培训。此外,文档中的题目设计贴近实际工作场景,能够有效提升读者应对信息安全挑战的能力。

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