并发编程与MyBatis深度解析

📕我是廖志伟,一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(基础篇)(进阶篇)、(架构篇)、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

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Java程序员廖志伟

💡在这个美好的时刻,笔者不再啰嗦废话,现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来,我将为大家呈现正文内容。

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一、并发编程知识体系、线程基础、线程生命周期

并发编程是计算机科学中的一个重要领域,它涉及到多线程的创建、调度和同步。在Java中,并发编程主要依赖于线程来实现。以下是对并发编程知识体系的详细解析。

  1. 线程基础

线程是并发编程的基本单元,它代表了程序中的一个执行流。在Java中,线程可以通过以下方式创建:

  • 继承Thread类:通过继承Java提供的Thread类来创建线程,这种方式是最直接的方法。通过覆写run()方法定义线程的执行逻辑。

  • 实现Runnable接口:通过实现Java提供的Runnable接口来创建线程,这种方式更为灵活。可以在一个线程中复用同一个Runnable实例。

线程的基本属性包括:

  • 线程状态:线程状态包括新建(New)、就绪(Runnable)、运行(Running)、阻塞(Blocked)、等待(Waiting)、超时等待(Timed Waiting)、终止(Terminated)。

  • 线程优先级:线程优先级决定了线程在执行时的优先级,Java中线程优先级范围是1(最低)到10(最高)。线程的优先级只能作为系统调度时的一个建议,并不能保证一定能够按照优先级执行。

  1. 线程生命周期

线程生命周期包括以下状态:

  • 新建(New):线程对象被创建后处于该状态,此时线程尚未启动。

  • 就绪(Runnable):线程等待CPU调度,此时线程已准备好执行,但可能被其他线程抢占CPU资源。

  • 运行(Running):线程正在执行,此时线程正在占用CPU资源。

  • 阻塞(Blocked):线程由于某些原因无法执行,例如等待锁。

  • 等待(Waiting):线程等待某个条件成立,例如Object.wait()。

  • 超时等待(Timed Waiting):线程等待某个条件成立,但设定了超时时间。

  • 终止(Terminated):线程执行完毕或被其他线程中断。

  1. 线程同步机制

线程同步机制用于确保多个线程在执行过程中不会相互干扰,以下是一些常见的同步机制:

  • 锁(Lock):锁是一种常用的同步机制,它允许多个线程按照一定的顺序访问共享资源。Java提供了ReentrantLock、synchronized等锁的实现。

  • 信号量(Semaphore):信号量是一种可以控制多个线程访问共享资源的同步机制。它允许多个线程同时访问资源,但限制了访问的数量。

  • 读写锁(ReadWriteLock):读写锁允许多个线程同时读取共享资源,但只允许一个线程写入共享资源。

  • 条件变量(Condition):条件变量用于实现线程间的同步,它允许线程在满足特定条件时等待,直到其他线程满足条件后通知等待的线程。

  1. 线程池

线程池是一种管理线程的机制,它可以减少线程创建和销毁的开销,提高程序性能。线程池的核心参数配置包括:

  • 核心线程数:线程池维护的最少线程数。

  • 最大线程数:线程池维护的最大线程数。

  • 队列容量:线程池中等待执行的任务队列容量。

  • 拒绝策略:当任务队列已满,且线程池中的线程数已达到最大线程数时,如何处理新提交的任务。

  1. 线程通信

线程通信是指线程之间传递消息或共享数据的过程。Java提供了以下线程通信机制:

  • wait()、notify()、notifyAll():这三个方法用于线程间的通信,它们可以使一个线程等待,直到另一个线程调用notify()或notifyAll()方法。

  • 管道(Pipe):管道是一种线程通信机制,它允许一个线程将数据传递给另一个线程。

  1. 并发集合

Java提供了多种并发集合,例如:

  • ConcurrentHashMap:线程安全的HashMap,支持高并发访问。

  • CopyOnWriteArrayList:线程安全的ArrayList,适用于读多写少的场景。

  • ConcurrentLinkedQueue:线程安全的链表,适用于高并发场景。

二、MyBatis知识体系、SQL映射、注解映射

  1. MyBatis知识体系

MyBatis是一个基于Java的持久层框架,它简化了数据库操作,并提供了一系列高级功能。以下是对MyBatis知识体系的详细解析。

  1. SQL映射

SQL映射是MyBatis的核心概念,它将Java对象与数据库表进行映射。以下是SQL映射的常用方式:

  • XML映射文件:通过XML文件定义SQL映射,这种方式是最常用的方式。

  • 注解映射:通过注解定义SQL映射,这种方式更加灵活。

  1. 注解映射

MyBatis提供了多种注解来定义SQL映射,以下是一些常用的注解:

  • @Select:定义查询操作。

  • @Insert:定义插入操作。

  • @Update:定义更新操作。

  • @Delete:定义删除操作。

  1. 结果集映射

结果集映射用于将数据库查询结果映射到Java对象,以下是一些常用的结果集映射方式:

  • ResultMap:通过XML文件定义结果集映射。

  • @Results:通过注解定义结果集映射。

  1. 关联查询

关联查询用于实现多表之间的数据关联,以下是一些常用的关联查询方式:

  • 一对一:通过ResultMap或@One注解实现。

  • 一对多:通过ResultMap或@Many注解实现。

  • 多对多:通过ResultMap或@Many注解实现。

  1. 动态SQL

动态SQL用于根据不同条件执行不同的SQL语句,以下是一些常用的动态SQL方式:

  • OGNL表达式:OGNL表达式用于在MyBatis中实现动态SQL。

  • 分支语句:分支语句用于根据不同条件执行不同的SQL语句。

  1. 批量操作

批量操作用于同时执行多个SQL语句,以提高数据库操作效率。以下是一些常用的批量操作方式:

  • 批量插入:同时插入多条数据。

  • 批量更新:同时更新多条数据。

  • 批量删除:同时删除多条数据。

  1. 缓存机制

MyBatis提供了两种缓存机制:

  • 一级缓存:一级缓存是SqlSession级别的缓存,它缓存了SqlSession执行过的查询结果。

  • 二级缓存:二级缓存是全局缓存,它缓存了整个应用程序的查询结果。

  1. 扩展机制

MyBatis提供了扩展机制,允许用户自定义扩展点,例如:

  • 插件拦截:MyBatis提供了插件机制,允许用户自定义插件来拦截SQL执行过程。

  • 执行流程:MyBatis的执行流程包括以下几个步骤:

    • 创建SqlSession。

    • 创建Mapper对象。

    • 执行SQL语句。

    • 关闭SqlSession。

通过以上对并发编程和MyBatis知识点的详细解析,相信读者对这两个领域有了更深入的了解。在实际应用中,我们可以根据具体需求选择合适的并发编程模型和MyBatis功能,以提高程序性能和开发效率。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在现代军事领域,导弹的精确打击能力至关重要,而导弹的飞行轨迹直接影响其命中精度。为了深入研究导弹的飞行特性,本文通过 MATLAB 软件中的 Simulink 工具,对导弹的六自由度三维轨迹进行仿真分析。目标在惯性坐标系下进行匀速或变速机动,导弹采用比例导引法进行追踪。通过建立运动学动力学模型,模拟导弹的飞行过程,旨在获取导弹的运动轨迹以及目标的距离变化规律,为导弹的制导控制研究提供理论支持数据参考。 目标在惯性坐标系中按照设定的匀速或变速规律进行机动。其运动状态由位置、速度和加速度等参数描述,通过数学公式精确表达其在三维空间内的运动轨迹。匀速运动时,目标的速度保持恒定,位置随时间线性变化;变速运动时,引入加速度参数,使目标的运动更具复杂性和实战性。 导弹采用比例导引法进行制导。根据比例导引法的基本原理,导弹的加速度目标导弹之间的相对位置和相对速度成正比。结合导弹的运动学和动力学规律,建立导弹的六自由度运动模型。该模型考虑了导弹在三维空间内的平动和转动自由度,包括导弹的俯仰、偏航和滚转运动,以及相应的速度和加速度变化。通过运动学方程描述导弹的位置和姿态变化,动力学方程则考虑了导弹的推力、气动力和重力等因素对导弹运动的影响,从而全面刻画导弹的飞行特性。 在 MATLAB 的 Simulink 环境下,搭建仿真模型。将目标运动模型和导弹运动模型以模块化的方式进行组合,通过信号连接实现目标导弹之间的信息交互。设置不同的初始条件,如目标和导弹的初始位置、速度、加速度等,以及比例导引法中的比例系数等参数。启动仿真后,Simulink 根据模型中的方程和参数,实时计算导弹和目标的运动状态,并以图形化的方式展示导弹的三维飞行轨迹以及导弹目标之间的距离变化曲线。通过多次仿真,调整参数,
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 图像超分辨率是一种计算机视觉技术,目的是将低分辨率图像提升为高分辨率图像,恢复其细节。近年来,深度学习的快速发展为该领域带来了显著突破。本文将探讨如何利用Python和深度学习实现图像超分辨率,并以srez-master项目为例进行实战解析深度学习是机器学习的一个分支,依靠多层神经网络模拟人脑学习过程。在图像超分辨率任务中,卷积神经网络(CNN)是常用架构,能够学习图像特征并生成高分辨率图像。 Python是数据科学和机器学习领域的主流语言,拥有丰富的深度学习库。对于图像超分辨率,常用库包括: TensorFlow 或 PyTorch:提供构建和训练神经网络的工具。 Keras 或 PyTorch Lightning:简化模型构建和训练。 OpenCV:用于图像处理和预处理。 Numpy:用于数值计算和矩阵操作。 PIL 或 imageio:用于处理和显示图像。 srez-master是一个开源的图像超分辨率项目,基于SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)模型,包含生成器和判别器: 生成器:将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 判别器:区分真实高分辨率图像生成器生成的图像,提升生成器的细节还原能力。 数据准备:收集低分辨率和高分辨率图像对,进行缩放和归一化等预处理。 模型构建:根据srez-master代码搭建SRGAN模型,包括生成器和判别器。 训练过程:使用优化器(如Adam)和损失函数(如MSE或GAN损失)进行训练,并定期保存模型权重。 测试评估:将模型应用于新的低分辨率图像,生成高分辨率结果,并通过PSNR和SSIM等指标评估效果。 结果展示:对比原始低分辨率图像和超分辨率图像,直观展示效果。 ESR
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