分享课程——Java高并发编程,构建并发编程知识体系,提升面试成功率;带你构建完整的并发与高并发知识体系,一旦形成完整的知识体系,无论是跳槽面试还是开发,你都将是最快脱颖而出的那一个 本课程将结合大量图示及代码演示,带你掌握多线程并发编程(线程安全,线程调度,线程封闭,同步容器等)与高并发处理思路与手段(扩容,缓存,队列,拆分等),构建完整的并发与高并发知识体系,胜任实际开发中并发与高并发问题的处理,倍增高薪面试成功率!
2021-08-22 16:01:06 686B java 并发编程
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针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的 累积问题,提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯 度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模型,对在线接收的信号 强度数据进行特征分类判别,实现位置的初步估计;随着目标的运动,进一步结合粒子滤波方 法,迭代地实现动态目标位置的精确预测;另外,将定位轨迹与实际轨迹进行对比,以验证该算 法的稳定性。实验仿真结果表明:累积分布函数在80%的百分位处,提出算法的定位精度控制 在1.19m以内,明显优于基于支持向量机、随机森林等定位算法;同时较基于梯度提升决策树 算法的定位精度提升了34.9%;所获得的定位轨迹与实际轨迹的趋势一致且趋于收敛。
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