线程

线程的状态

在正式学习Thread类中的具体方法之前,我们先来了解一下线程有哪些状态,这个将会有助于后面对Thread类中的方法的理解。

  • 创建(new)状态: 准备好了一个多线程的对象
  • 就绪(runnable)状态: 调用了start()方法, 等待CPU进行调度
  • 运行(running)状态: 执行run()方法
  • 阻塞(blocked)状态: 暂时停止执行, 可能将资源交给其它线程使用
  • 终止(dead)状态: 线程销毁


线程和进程有什么区别?

答:一个进程是一个独立(self contained)的运行环境,它可以被看作一个程序或者一个应用。而线程是在进程中执行的一个任务。线程是进程的子集,一个进程可以有很多线程,每条线程并行执行不同的任务。不同的进程使用不同的内存空间,而所有的线程共享一片相同的内存空间。别把它和栈内存搞混,每个线程都拥有单独的栈内存用来存储本地数据。


启动一个线程是调用run()还是start()方法?

答:启动一个线程是调用start()方法,使线程所代表的虚拟处理机处于可运行状态,这意味着它可以由JVM 调度并执行,这并不意味着线程就会立即运行。run()方法是线程启动后要进行回调(callback)的方法。


Thread类的sleep()方法和对象的wait()方法都可以让线程暂停执行,它们有什么区别?
答:sleep()方法(休眠)是线程类(Thread)的静态方法,调用此方法会让当前线程暂停执行指定的时间,将执行机会(CPU)让给其他线程,但是对象的锁依然保持,因此休眠时间结束后会自动恢复(线程回到就绪状态,请参考第66题中的线程状态转换图)。wait()是Object类的方法,调用对象的wait()方法导致当前线程放弃对象的锁(线程暂停执行),进入对象的等待池(wait pool),只有调用对象的notify()方法(或notifyAll()方法)时才能唤醒等待池中的线程进入等锁池(lock pool),如果线程重新获得对象的锁就可以进入就绪状态。

线程的sleep()方法和yield()方法有什么区别?
答:
① sleep()方法给其他线程运行机会时不考虑线程的优先级,因此会给低优先级的线程以运行的机会;yield()方法只会给相同优先级或更高优先级的线程以运行的机会;
② 线程执行sleep()方法后转入阻塞(blocked)状态,而执行yield()方法后转入就绪(ready)状态;
③ sleep()方法声明抛出InterruptedException,而yield()方法没有声明任何异常;
④ sleep()方法比yield()方法(跟操作系统CPU调度相关)具有更好的可移植性。

请说出与线程同步以及线程调度相关的方法。
答:

  • wait():使一个线程处于等待(阻塞)状态,并且释放所持有的对象的锁;
  • sleep():使一个正在运行的线程处于睡眠状态,是一个静态方法,调用此方法要处理InterruptedException异常;
  • notify():唤醒一个处于等待状态的线程,当然在调用此方法的时候,并不能确切的唤醒某一个等待状态的线程,而是由JVM确定唤醒哪个线程,而且与优先级无关;
  • notityAll():唤醒所有处于等待状态的线程,该方法并不是将对象的锁给所有线程,而是让它们竞争,只有获得锁的线程才能进入就绪状态;


一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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