Rust 学习笔记:关于共享状态并发的练习题

Rust 学习笔记:关于共享状态并发的练习题

Rust 学习笔记:关于共享状态并发的练习题

参考视频:

  1. https://www.bilibili.com/video/BV15ZovYgE1r

问题一

在某些并发 API 中,互斥锁和它保护的数据是分开的。

例如:

    let mut data = Vec::new();
    let mx: Mutex = Mutex::new();
    {
        let _guard = mx.lock();
        data.push(1);
    }

以下哪一项最好地描述了为什么 Rust 使用 Mutex<T> 而不仅仅是 Mutex?

A. 提高使用互斥锁的并发程序的效率
B. 防止互斥锁的数据在线程之间移动
C. 防止在不锁定互斥锁的前提下访问互斥锁的数据
D. 减少对互斥锁方法的调用

答:C。

问题二

以下程序能否通过编译?若能,输出是?

use std::sync::Arc;
use std::thread;

fn main() {
    let s = String::from("Hello world");
    let a = Arc::new(&s);
    let a2 = Arc::clone(&a);
    let t =  thread::spawn(move || a2.len());
    let len =  t.join().unwrap();
    println!("{} {}", a, len);
}

答:不能通过编译。

在这里插入图片描述

Arc<T> 得到的 s 的引用,而 Arc<T> 被使用在子线程 t。假如子线程的生命周期比主线程更长,这就会导致主线程执行完成后 s 被释放,而子线程仍然引用。Rust 编译器发现了这个可能的悬垂风险。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ab08c24cda4d 本项目基于 PyTorch 实现了 CSRNet(卷积稀疏表示网络)人群计数模型。CSRNet 是一种高效且精准的人群密度估计方法,尤其适合高密度场景下的人群计数。该模型借助卷积神经网络(CNN)的特性,利用稀疏表示来应对复杂背景和密集人群的挑战。以下将详细介绍 CSRNet 的核心概念、结构及实现过程,并阐述人群计数的重要性。 人群计数在公共场所安全监控、交通管理和大型活动组织等领域极为关键。准确估计人群数量有助于保障安全和优化管理。传统计数方法如人工计数或基于规则的方法效率低且易出错而,深度学习技术的引入,尤其是 CSRNet 这类模型,显著提高了计数的准确性和效率。 CSRNet 的核心在于其深度卷积网络结构和稀疏表示能力。该模型通过多尺度特征提取,适应不同大小的人头。其架构包含多个卷积层,每层后接 Leaky ReLU 激活函数,增强非线性表达能力。此外,CSRNet 引入了空洞卷积(也称 atrous convolution),可在不增加参数数量的情况下扩大感受野,更高效地捕捉大范围信息。具体架构包括:输入层接收预处理后的图像;基础网络通常使用预训练的 VGG16 提取多层次特征;多尺度特征融合通过不同扩张率的空洞卷积获得不同分辨率的特征图;解码器利用反卷积操作将低分辨率特征图恢复至原始尺寸,结合多尺度信息重建上下文;稀疏表示层是 CSRNet 的独特之处,通过稀疏编码和解码,将高维特征转换为低维稀疏表示,降低背景噪声影响,提升人头检测精度;输出层通过 1×1 卷积将特征图转化为人群密度图,再经全局平均池化和全连接层得到最终计数结果。 在实现过程中,需注意以下几点:数据预处理,如缩放、归一化、增强等,以提升模型泛化能力;训练策略,包括数据集划分、学习率调度、损失函数选择(如
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