java并发编程艺术 pdf

时间: 2023-11-25 13:03:16 浏览: 74
《Java并发编程艺术》是一本经典的Java并发编程指南,由Brian Goetz等人合著。该书系统地介绍了Java并发编程的原理、技术和最佳实践,内容涵盖了并发编程的基础知识、线程安全性、并发性能、并发数据结构、并发工具类等方面。 首先,该书详细讲解了Java的并发模型和多线程编程基础,包括线程的创建与启动、线程的生命周期管理、线程的中断和等待通知机制等。同时,该书还介绍了Java中的并发问题,如共享资源访问的线程安全性,以及如何使用锁、原子变量、并发容器等手段来确保线程安全。 除此之外,该书还介绍了Java中的并发性能优化和并发数据结构的设计与实现原理。通过深入探讨Java并发编程的底层原理和实现细节,读者可以更好地理解并发编程的本质,并能够设计出高效、稳定的并发应用系统。 总的来说,《Java并发编程艺术》是一本很好的学习Java并发编程的指南,无论是初学者还是有一定经验的开发者都可以从中获益。通过学习这本书,读者可以掌握Java并发编程的核心知识,提高自己的并发编程能力,同时也能够写出更加稳定、高效的并发程序。
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java并发编程的艺术pdf

《Java并发编程艺术》是一本介绍Java并发编程的经典书籍,全面深入地讲解了Java并发编程的挑战、底层实现原理、内存模型、基础知识、锁、并发容器、并发工具等相关知识。该书适合Java开发人员、架构师、系统工程师等阅读学习。 以下是该书的目录: 1.并发编程的挑战 2.Java并发机制的底层实现原理 3.Java内存模型 4.Java并发编程基础 5.Java中的锁 6.Java并发容器 7.Java中的并发工具类 .自定义并发类 9.Java7中的新特性 10.Java8中的新特性

java并发编程实战pdf下载

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

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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