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关于这个心跳的发送和接收 晚上全是the fuccking s ...
socket心跳检测 -
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你的想法在大的物流公司已经实现了,只不过他们使用是GPS定位
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2,AuthenticationHandler类的写法
pa ...
xfire客户端 -
sornor:
总结的不错哟!
Java中的函数yield(),sleep()和wait()的区别
从 Java 5 开始,Java 提供了自己的线程池。线程池就是一个线程的容器,每次只执行额定数量的线程。 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor 就是这样的线程池。它很灵活,但使用起来也比较复杂,本文就对其做一个介绍。
首先是构造函数。以最简单的构造函数为例:
public ThreadPoolExecutor(
int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue)
看起来挺复杂的。这里介绍一下。
corePoolSize 指的是保留的线程池大小。
maximumPoolSize 指的是线程池的最大大小。
keepAliveTime 指的是空闲线程结束的超时时间。
unit 是一个枚举,表示 keepAliveTime 的单位。
workQueue 表示存放任务的队列。
我们可以从线程池的工作过程中了解这些参数的意义。线程池的工作过程如下:
1、线程池刚创建时,里面没有一个线程。任务队列是作为参数传进来的。不过,就算队列里面有任务,线程池也不会马上执行它们。
2、当调用 execute() 方法添加一个任务时,线程池会做如下判断:
a. 如果正在运行的线程数量小于 corePoolSize,那么马上创建线程运行这个任务;
b. 如果正在运行的线程数量大于或等于 corePoolSize,那么将这个任务放入队列。
c. 如果这时候队列满了,而且正在运行的线程数量小于 maximumPoolSize,那么还是要创建线程运行这个任务;
d. 如果队列满了,而且正在运行的线程数量大于或等于 maximumPoolSize,那么线程池会抛出异常,告诉调用者“我不能再接受任务了”。
3、当一个线程完成任务时,它会从队列中取下一个任务来执行。
4、当一个线程无事可做,超过一定的时间(keepAliveTime)时,线程池会判断,如果当前运行的线程数大于 corePoolSize,那么这个线程就被停掉。所以线程池的所有任务完成后,它最终会收缩到 corePoolSize 的大小。
这样的过程说明,并不是先加入任务就一定会先执行。假设队列大小为 10,corePoolSize 为 3,maximumPoolSize 为 6,那么当加入 20 个任务时,执行的顺序就是这样的:首先执行任务 1、2、3,然后任务 4~13 被放入队列。这时候队列满了,任务 14、15、16 会被马上执行,而任务 17~20 则会抛出异常。最终顺序是:1、2、3、14、15、16、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13。下面是一个线程池使用的例子:
public static void main(String[] args) {
BlockingQueue<Runnable> queue = new LinkedBlockingQueue<Runnable>();
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3, 6, 1, TimeUnit.DAYS, queue);
for (int i = 0; i < 20; i++) {
executor.execute(new Runnable() {
public void run() {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(String.format("thread %d finished", this.hashCode()));
}
});
}
executor.shutdown();
}
对这个例子的说明如下:
1、BlockingQueue 只是一个接口,常用的实现类有 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue。用 LinkedBlockingQueue 的好处在于没有大小限制。这样的话,因为队列不会满,所以 execute() 不会抛出异常,而线程池中运行的线程数也永远不会超过 corePoolSize 个,keepAliveTime 参数也就没有意义了。
2、shutdown() 方法不会阻塞。调用 shutdown() 方法之后,主线程就马上结束了,而线程池会继续运行直到所有任务执行完才会停止。如果不调用 shutdown() 方法,那么线程池会一直保持下去,以便随时添加新的任务。
到这里对于这个线程池还只是介绍了一小部分。ThreadPoolExecutor 具有很强的可扩展性,不过扩展它的前提是要熟悉它的工作方式。后面的文章将会介绍如何扩展 ThreadPoolExecutor 类。
java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor 类提供了丰富的可扩展性。你可以通过创建它的子类来自定义它的行为。例如,我希望当每个任务结束之后打印一条消息,但我又无法修改任务对象,那么我可以这样写:
除了 afterExecute 方法之外,ThreadPoolExecutor 类还有 beforeExecute() 和 terminated() 方法可以重写,分别是在任务执行之前和整个线程池停止之后执行。
除了可以添加任务执行前后的动作之外, ThreadPoolExecutor 还允许你自定义当添加任务失败后的执行策略。你可以调用线程池的 setRejectedExecutionHandler() 方法,用自定义的 RejectedExecutionHandler 对象替换现有的策略。 ThreadPoolExecutor 提供 4 个现有的策略,分别是:
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:表示拒绝任务并抛出异常
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:表示拒绝任务但不做任何动作
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:表示拒绝任务,并在调用者的线程中直接执行该任务
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:表示先丢弃任务队列中的第一个任务,然后把这个任务加进队列。
这里是一个例子:
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(size, maxSize, 1, TimeUnit.DAYS, queue);
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
除此之外,你也可以通过实现 RejectedExecutionHandler 接口来编写自己的策略。下面是一个例子:
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3, 6, 1, TimeUnit.SECONDS, queue,
new RejectedExecutionHandler() {
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
System.out.println(String.format("Task %d rejected.", r.hashCode()));
}
}
);
首先是构造函数。以最简单的构造函数为例:
public ThreadPoolExecutor(
int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue)
看起来挺复杂的。这里介绍一下。
corePoolSize 指的是保留的线程池大小。
maximumPoolSize 指的是线程池的最大大小。
keepAliveTime 指的是空闲线程结束的超时时间。
unit 是一个枚举,表示 keepAliveTime 的单位。
workQueue 表示存放任务的队列。
我们可以从线程池的工作过程中了解这些参数的意义。线程池的工作过程如下:
1、线程池刚创建时,里面没有一个线程。任务队列是作为参数传进来的。不过,就算队列里面有任务,线程池也不会马上执行它们。
2、当调用 execute() 方法添加一个任务时,线程池会做如下判断:
a. 如果正在运行的线程数量小于 corePoolSize,那么马上创建线程运行这个任务;
b. 如果正在运行的线程数量大于或等于 corePoolSize,那么将这个任务放入队列。
c. 如果这时候队列满了,而且正在运行的线程数量小于 maximumPoolSize,那么还是要创建线程运行这个任务;
d. 如果队列满了,而且正在运行的线程数量大于或等于 maximumPoolSize,那么线程池会抛出异常,告诉调用者“我不能再接受任务了”。
3、当一个线程完成任务时,它会从队列中取下一个任务来执行。
4、当一个线程无事可做,超过一定的时间(keepAliveTime)时,线程池会判断,如果当前运行的线程数大于 corePoolSize,那么这个线程就被停掉。所以线程池的所有任务完成后,它最终会收缩到 corePoolSize 的大小。
这样的过程说明,并不是先加入任务就一定会先执行。假设队列大小为 10,corePoolSize 为 3,maximumPoolSize 为 6,那么当加入 20 个任务时,执行的顺序就是这样的:首先执行任务 1、2、3,然后任务 4~13 被放入队列。这时候队列满了,任务 14、15、16 会被马上执行,而任务 17~20 则会抛出异常。最终顺序是:1、2、3、14、15、16、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13。下面是一个线程池使用的例子:
public static void main(String[] args) {
BlockingQueue<Runnable> queue = new LinkedBlockingQueue<Runnable>();
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3, 6, 1, TimeUnit.DAYS, queue);
for (int i = 0; i < 20; i++) {
executor.execute(new Runnable() {
public void run() {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(String.format("thread %d finished", this.hashCode()));
}
});
}
executor.shutdown();
}
对这个例子的说明如下:
1、BlockingQueue 只是一个接口,常用的实现类有 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue。用 LinkedBlockingQueue 的好处在于没有大小限制。这样的话,因为队列不会满,所以 execute() 不会抛出异常,而线程池中运行的线程数也永远不会超过 corePoolSize 个,keepAliveTime 参数也就没有意义了。
2、shutdown() 方法不会阻塞。调用 shutdown() 方法之后,主线程就马上结束了,而线程池会继续运行直到所有任务执行完才会停止。如果不调用 shutdown() 方法,那么线程池会一直保持下去,以便随时添加新的任务。
到这里对于这个线程池还只是介绍了一小部分。ThreadPoolExecutor 具有很强的可扩展性,不过扩展它的前提是要熟悉它的工作方式。后面的文章将会介绍如何扩展 ThreadPoolExecutor 类。
java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor 类提供了丰富的可扩展性。你可以通过创建它的子类来自定义它的行为。例如,我希望当每个任务结束之后打印一条消息,但我又无法修改任务对象,那么我可以这样写:
除了 afterExecute 方法之外,ThreadPoolExecutor 类还有 beforeExecute() 和 terminated() 方法可以重写,分别是在任务执行之前和整个线程池停止之后执行。
除了可以添加任务执行前后的动作之外, ThreadPoolExecutor 还允许你自定义当添加任务失败后的执行策略。你可以调用线程池的 setRejectedExecutionHandler() 方法,用自定义的 RejectedExecutionHandler 对象替换现有的策略。 ThreadPoolExecutor 提供 4 个现有的策略,分别是:
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:表示拒绝任务并抛出异常
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:表示拒绝任务但不做任何动作
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:表示拒绝任务,并在调用者的线程中直接执行该任务
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:表示先丢弃任务队列中的第一个任务,然后把这个任务加进队列。
这里是一个例子:
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(size, maxSize, 1, TimeUnit.DAYS, queue);
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
除此之外,你也可以通过实现 RejectedExecutionHandler 接口来编写自己的策略。下面是一个例子:
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3, 6, 1, TimeUnit.SECONDS, queue,
new RejectedExecutionHandler() {
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
System.out.println(String.format("Task %d rejected.", r.hashCode()));
}
}
);
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编书 机械制图习题集(属性块图框)出版社.dwg
【项目资源】: 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
内容概要:本文档提供了三种神经网络控制器(NNPC、MRC和NARMA-L2)在机器人手臂模型上性能比较的MATLAB实现代码及详细解释。首先初始化工作空间并设定仿真参数,包括仿真时间和采样时间等。接着定义了机器人手臂的二阶动力学模型参数,并将其转换为离散时间系统。对于参考信号,可以选择方波或正弦波形式。然后分别实现了三种控制器的具体算法:MRC通过定义参考模型参数并训练神经网络来实现控制;NNPC利用预测模型神经网络并结合优化算法求解控制序列;NARMA-L2则通过两个神经网络分别建模f和g函数,进而实现控制律。最后,对三种控制器进行了性能比较,包括计算均方根误差、最大误差、调节时间等指标,并绘制了响应曲线和跟踪误差曲线。此外,还强调了机器人手臂模型参数的一致性和参考信号设置的规范性,提出了常见问题的解决方案以及性能比较的标准化方法。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB编程语言的研究人员或工程师,以及对神经网络控制理论有一定了解的技术人员。 使用场景及目标:①理解不同类型的神经网络控制器的工作原理;②掌握在MATLAB中实现这些控制器的方法;③学会如何设置合理的参考信号并保证模型参数的一致性;④能够根据具体的性能指标对比不同控制器的效果,从而选择最适合应用场景的控制器。 其他说明:本文档不仅提供了完整的实验代码,还对每个步骤进行了详细的注释,有助于读者更好地理解每段代码的功能。同时,针对可能出现的问题给出了相应的解决办法,确保实验结果的有效性和可靠性。为了使性能比较更加公平合理,文档还介绍了标准化的测试流程和评估标准,这对于进一步研究和应用具有重要的指导意义。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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内容概要:PT500PLUS平行轴齿轮箱故障测试台是由瓦伦尼安(VALENIAN)Machine Vibration & Gearbox Simulator(机械振动-齿轮箱模拟器)开发的专业机械故障仿真测试设备。该测试台旨在模拟和研究转子、齿轮传动、轴承及电机系统中的多种常见故障,包括但不限于轴不对中、转子不平衡、机械松动、轴承故障、齿轮故障(如点蚀、磨损、断齿等)以及电机故障(如转子不平衡、轴承故障、匝间短路等)。测试台配备有先进的传感器和数据采集系统,能够实时采集并分析振动、噪声、转速、扭矩等参数,提供多通道同步信号采集与频谱分析功能。此外,测试台还配备了10寸触摸屏、PLC智能控制系统和急停按钮,确保操作简便和安全。 适用人群:机械工程专业师生、科研人员以及从事机械故障诊断和维护的技术人员。 使用场景及目标:①用于高校和科研机构的教学和研究,帮助学生和研究人员深入理解机械故障的机理;②为企业提供故障诊断和预防性维护的解决方案,提高设备可靠性和运行效率;③通过模拟真实工况下的故障,进行轴承寿命预测性试验,研究轴承故障机制与轴承载荷、转速、振动、温度之间的关系。 其他说明:测试台结构紧凑,模块化设计,便于移动和维护。它不仅支持多种传感器的安装和数据采集,还提供了丰富的分析软件功能,如FFT频谱分析、轴心轨迹图、小波分析等,支持数据导出和二次开发,适用于各种复杂的研究和应用需求。
内容概要:本文档详细介绍了XXX5G特色商业街的规划设计方案,旨在通过5G技术与物联网等前沿科技的融合,全方位提升游客体验感和街区运营效率。首先,基础信息系统涵盖综合管理智慧平台、统一结算系统、5G视频智慧安防监控系统等多个子系统,实现多系统协同管理和数据安全保障。其次,特色应用方面,推出5G短信服务、5G智慧机器人、5G无人巡逻车、5G+XR时空走廊、5G+元宇宙体验馆等项目,将尖端科技与深厚文化底蕴巧妙结合,创新文旅体验形式。最后,通过5G高清视频直播与分享、5G+高空文旅等举措,进一步提升水街的影响力和吸引力。 适用人群:本方案适用于文旅项目规划者、商业街运营管理者、信息技术从业者以及对智慧城市建设感兴趣的各界人士。 使用场景及目标:①为商业街提供全面的智慧化升级方案,涵盖基础信息系统和特色应用两大部分;②通过5G技术赋能,实现高效运营管理和沉浸式游客体验;③推动文旅产业创新发展,促进地方经济繁荣和社会进步。 其他说明:该方案不仅关注技术实现,更重视用户体验和服务质量,强调文化传承与科技创新的有机结合,致力于打造具有国际影响力的智慧文旅新地标。
【更新至2023年】2000-2023年中国气候政策不确定性指数数据(全国、省、市三个层面) 1.时间:2000-2023年 2.来源:使用人工审计和深度学习算法MacBERT模型,基于中国《人民日报》《光明日报》《经济日报》《环球时报》《科技日报》《中国新闻社》等6家主流报纸中的1,755,826篇文章,构建了2000年1月至2023年12月的中国全国、省份和主要城市层面的CCPU指数。研究框架包括六个部分:数据收集、清洗数据、人工审计、模型构建、指数计算与标准化以及技术验证。 3.范围:中国、省、市三个层次 4.参考文献:Ma, Y. R., Liu, Z., Ma, D., Zhai, P., Guo, K., Zhang, D., & Ji, Q. (2023). A news-based climate policy uncertainty index for China. Scientific Data, 10(1), 881. 5.时间跨度:全国层面:日度、月度、年度;省级层面:月度、年度;地级市层面:月度、年度
【项目资源】: 单片机项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
内容概要:BTS200轴承寿命预测测试台是一款专为研究轴承寿命预测及加速磨损过程设计的实验设备。该设备结构灵活,支持不同尺寸和类型的轴承测试,最大负载可达15000N。测试台采用先进的伺服电缸加载系统,能够在轴向和径向上精确施加载荷,并配备高精度测力传感器和温度监测系统,确保实验数据的准确性。此外,BTS200还拥有油液循环润滑系统,通过油膜减少摩擦和磨损,保持机械部件在适宜的工作温度范围内,延长轴承寿命。Bearing Prognostics Simulator(实验台可通过触控屏操作,支持多速运行(0-3000RPM),并具备过热保护机制,在温度超过150℃时自动停机。BTS200广泛应用于轴承寿命预测、故障机制研究以及剩余寿命预测模型的开发。 适合人群:轴承设计研发人员、机械工程研究人员、高校实验室师生及相关领域工程师。 使用场景及目标:①研究轴承在不同载荷和转速条件下的磨损特性;②开发和验证轴承剩余寿命预测模型;③探索轴承故障机制及其对系统性能的影响;④评估不同润滑方式对轴承寿命的影响。 其他说明:BTS200测试台不仅提供硬件支持,还配备了完整的软件控制系统,包括PLC闭环控制、温度监测反馈模块等,确保实验过程的稳定性和数据的可靠性。此外,设备支持快速安装和拆卸测试轴承,便于实验操作。
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使用教程 (1).mov
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