1、在当前的Java内存模型下，线程可以把变量保存在本地内存（比如机器的寄存器）中，而不是直接在主存中进行读写。
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2、理解volatile特性的一个好方法是：把对volatile变量的单个读/写，看成是使用同一个监视器锁对这些单个读/写操作做了同步。
3、主要是缓存会影响多个线程之间的可见性。它在有些情况下可以是 synchronized 的替代方案，以换取更好的性能，同时不用关注加锁可能带了的死锁。但它不能完全取代 synchronized 的效果。
4、volatile， 声明变量值的一致性；static，声明变量的唯一性。此外，volatile同步机制不同于synchronized， 前者是内存同步，后者不仅包含内存同步（一致性），且保证线程互斥（互斥性）。
见附件，一个基本的用java编写的BP网络代码。BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
// BP.cpp ： Defines the entry point for the console application.//该程序实现神经网络的BP算法，输入节点数，输出节点数，隐层数，隐层节点数任意，由用户决定。
使用的时候一行代码就可以了。同理，实现算法本身中基本的运算过程是不是展开，用什么、语言？再者，什么类型的网络？ 普通的全连接？ 局部连接的卷积神经网络？ Deep Residual Network？ 不同类型的网络结构上会不一样。
BP神经网络是这样一种神经网络模型，它是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成，它的激活函数采用sigmoid函数，采用BP算法训练的多层前馈神经网络。
BP神经网络的Matlab代码见附件，修改节点数、增加归一化和反归一化过程即可。BP算法，误差反向传播（Error Back Propagation， BP）算法。BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
常用的人工神经网络是BP网络，它由输入层、隐含层和输出层三部分组成。BP算法是一种有监督的模式识别方法，包括学习和识别两部分，其中学习过程又可分为正向传播和反向传播两部分。
见附件，一个基本的用java编写的BP网络代码。BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
我想，你的要求至少也是一个10000rmb以上的项目。
BP神经网络的Matlab代码见附件，修改节点数、增加归一化和反归一化过程即可。BP算法，误差反向传播（Error Back Propagation， BP）算法。BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
