黑马程序员多线程练习题

时间: 2023-10-18 20:25:07 浏览: 59
黑马程序员多线程练习题主要包括两个问题。第一个问题是如何控制四个线程在打印log之前能够同时开始等待1秒钟。一种解决思路是在线程的run方法中调用parseLog方法,并使用Thread.sleep方法让线程等待1秒钟。另一种解决思路是使用线程池,将线程数量固定为4个,并将每个调用parseLog方法的语句封装为一个Runnable对象,然后提交到线程池中。这样可以实现一秒钟打印4行日志,4秒钟打印16条日志的需求。 第二个问题是如何修改代码,使得几个线程调用TestDo.doSome(key, value)方法时,如果传递进去的key相等(equals比较为true),则这几个线程应互斥排队输出结果。一种解决方法是使用synchronized关键字来实现线程的互斥排队输出。通过给TestDo.doSome方法添加synchronized关键字,可以确保同一时间只有一个线程能够执行该方法,从而实现线程的互斥输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [黑马程序员——多线程10:多线程相关练习](https://blog.csdn.net/axr1985lazy/article/details/48186039)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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