Java并发编程：Callable、Future和FutureTask

最新推荐文章于 2022-03-26 22:14:57 发布
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该博客围绕Java并发编程展开，重点介绍了Callable、Future和FutureTask。在Java并发场景中，这些类能有效处理异步任务，实现任务的提交、执行和结果获取，提升程序的并发性能和效率。
java并发编程(十九)——Callable及Future实战
程序员资料站
12-30 798
我们来对callable及future实现线程的常见用法进行探究学习
java多线程（二三）并发编程：Callable、Future和FutureTask
maligebilaowang的博客
03-09 728
我们前面说过通过这样的方式去创建线程的话，最大的好处就是能够返回结果，加入有这样的场景，我们现在需要计算一个数据，而这个数据的计算比较耗时，而我们后面的程序也要用到这个数据结果，那么这个时候Callable岂不是最好的选择？（1）未启动，FutureTask.run()方法还没有被执行之前，FutureTask处于未启动状态，当创建一个FutureTask，而且没有执行FutureTask.run()方法前，这个FutureTask也处于未启动状态。call()方法返回的类型就是传递进来的V类型。
Java 并发编程：Callable+Future+FutureTask详解
Transkai
07-23 200
Runnable其中Runnable应该是我们最熟悉的接口，它只有一个run()函数，用于将耗时操作写在其中，该函数没有返回值。然后使用某个线程去执行该runnable即可实现多线程，Thread类在调用start()函数后就是执行的是Runnable的run()函数。Runnable的声明如下 : public interface Runnable { /* * @see java.lan...
java futuretask和com_Java 并发编程：Callable、Future 和 FutureTask
weixin_35669769的博客
02-25 206
Java 并发编程：Callable、Future 和 FutureTaskJava 并发编程：Callable、Future 和 FutureTask在前面的文章中我们讲述了创建线程的 2 种方式，一种是直接继承 Thread，另外一种就是实现 Runnable 接口。这 2 种方式都有一个缺陷就是：在执行完任务之后无法获取执行结果。如果需要获取执行结果，就必须通过共享变量或者使用线程通信的方式...
Java并发编程：Callable、Future和FutureTask原理解析
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codershamo的博客
07-13 2万+
返回结果的任务Callable与FutureExecutor框架使用Runnable作为其基本的任务表示形式。Runnable是一种有很大局限的抽象，它不能返回一个值或抛出一个受检查的异常。Runnable接口：public interface Runnable { public abstract void run(); }由于run()方法返回值为void类型，所以在执行完任务之后无法返回
Java并发基础(17)：Callable、Future和FutureTask
mingyuli的博客
07-24 1112
1、Callable<V>接口 我们先回顾一下java.lang.Runnable接口，就声明了run()其返回值为void，当然就无法获取结果 public interface Runnable { public abstract void run(); } 而Callable的接口定义如下 public interface Callable<V> { V call() throws Exception; } 该接口声明了一个...
futuretask java 并发请求_Java并发编程：Callable、Future和FutureTask
weixin_39646706的博客
12-30 89
Java并发编程：Callable、Future和FutureTask在前面的文章中我们讲述了创建线程的2种方式，一种是直接继承Thread，另外一种就是实现Runnable接口。这2种方式都有一个缺陷就是：在执行完任务之后无法获取执行结果。如果需要获取执行结果，就必须通过共享变量或者使用线程通信的方式来达到效果，这样使用起来就比较麻烦。而自从Java 1.5开始，就提供了Callable和Fut...
Java并发编程：Runnable、Callable、Future与FutureTask详解及实战应用
本文主要探讨了Java并发编程中Runnable、Callable、Future和FutureTask之间的关系，以及在实际开发中如何使用它们创建和管理线程。文章首先澄清了一个常见的误解，即虽然Java中创建线程的基本方式是通过继承Thread类...
Java并发编程异步操作Future和FutureTask
V539413949的博客
03-26 2557
Future和FutureTask Future是一个接口，FutureTask是一个类，实现RunnableFuture接口，RunnableFuture接口继承Future接口。 Future接口的方法 V get() ：获取异步执行的结果，如果没有返回结果，此方法会阻塞直到异步计算完成。 V get(Long timeout , TimeUnit unit) ：获取异步执行结果，如果没有结果可用，此方法会阻塞，但是会有时间限制，如果阻塞时间超过设定的timeout时间，该方法将抛出异常。 bool
Java并发编程：详解Callable与Future接口及其应用
Java并发编程中的Callable和Future是两个关键的概念，它们在处理异步操作和线程池执行时提供了一种强大的工具。Callable和Future的主要作用在于允许开发者在并发环境中进行有返回值的操作，并且能够控制任务的执行...
jquery图片滚动-下载即用.zip
01-05
源码来自：https://pan.quark.cn/s/41b9d28f0d6d 在信息技术领域中，jQuery作为一个广受欢迎的JavaScript框架，显著简化了诸多操作，包括对HTML文档的遍历、事件的管理、动画的设计以及Ajax通信等。 本篇文档将深入阐释如何运用jQuery达成一个图片自动播放的功能，这种效果常用于网站的轮播展示或幻灯片演示，有助于优化用户与页面的互动，使网页呈现更加动态的视觉体验。 为了有效实施这一功能，首先需掌握jQuery的核心操作。 通过$符号作为接口，jQuery能够迅速选取DOM组件，例如$("#id")用于选取具有特定ID的元素，而$(".class")则能选取所有应用了某类class的元素。 在选定元素之后，可以执行多种行为，诸如事件监听、样式的变更、内容的更新以及动画的制作等。 关于“一个基于jQuery的图片自动播放功能”，首要任务是准备一组图片素材，这些素材将被整合至一个容器元素之中。 例如，可以构建一个div元素，将其宽度设定为单张图片的尺寸，再借助CSS实现溢出内容的隐藏，从而构建出水平滚动的初始框架。 ```html<div id="slider"> <img src="image1.jpg" alt="Image 1"> <img src="image2.jpg" alt="Image 2"> <!-- 更多图片内容... --></div>```接着，需要编写jQuery脚本以实现图片的自动切换。 这通常涉及到定时器的运用，以设定周期性间隔自动更换当前显示的图片。 通过使用`.fadeOut()`和`.fadeIn()`方法，能够实现图片间的平滑过渡，增强视觉效果。 ```javascript$(document).re...
基于MSCA的多尺度卷积注意力机制：YOLOv8小目标检测模型优化与科研实验设计
01-05
内容概要：本文系统介绍了多尺度卷积注意力（MSCA）机制及其在YOLOv8中的集成方法，旨在提升小目标检测性能。文章首先解析MSCA的设计原理，包括多分支深度卷积、注意力加权融合和模块化结构，随后详述其在YOLOv8中的代码实现、配置方式及训练推理流程，并提出多项科研实验方向，如消融实验、模块位置优化与可视化分析，帮助研究者验证MSCA的有效性。最后提供常见问题避坑指南和论文创新思路，涵盖数据增强、训练调参与轻量化改进，形成完整的技术闭环。; 使用场景及目标：① 探索MSCA在YOLOv8中提升小目标检测精度的技术路径；② 开展模块替换类科研实验，支持论文创新与成果可视化；③ 构建高性能小目标检测模型应用于行人识别、遥感图像分析等实际场景。; 阅读建议：此资源以科研为导向，强调从原理理解到代码实现再到实验设计的全流程实践，建议结合提供的代码链接动手复现实验，重点关注MSCA模块的插入位置、参数设置与结果对比分析，同时注意数据预处理与训练策略的优化，以获得可靠的研究结论。
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码
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（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码内容概要：本文档主要介绍了一套基于Matlab实现的金枪鱼群算法（TSO）用于路径规划优化的技术方案，属于智能优化算法在路径规划领域的创新实践。该资源聚焦于利用TSO算法解决二维栅格地图中的路径规划问题，通过模拟金枪鱼群体觅食与迁徙行为，实现高效寻优，适用于复杂环境下的最优路径搜索。文中还提及相关智能算法对比示例，可用于性能评估与算法改进。此外，文档附带完整的Matlab代码及网盘资源链接，便于复现与扩展应用。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、路径规划、机器人或无人机等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机、自动驾驶等领域的路径规划问题；②用于对比分析TSO与其他智能算法（如PSO、GA等）在路径优化中的性能差异；③支持科研复现、算法改进与工程化验证。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与参数设置，同时可参考文档中提及的其他智能算法对比案例，深入理解TSO算法的优势与适用边界。
改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码
01-05
改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码内容概要：本文介绍了一种改进的MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化算法，用于解决二维栅格地图中的路径规划问题，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法在传统海市蜃楼优化基础上引入精英反向学习机制和免疫算法思想，以提升搜索效率与全局寻优能力，避免陷入局部最优。文中还对比了PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等多种智能算法在相同场景下的路径规划效果，验证了所提算法在收敛速度、路径长度和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化算法、路径规划、机器人导航等相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于二维栅格地图环境下的机器人或无人机路径规划；②用于比较不同智能优化算法在路径规划任务中的性能差异；③为改进现有优化算法提供思路与代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，重点关注精英反向策略与免疫机制的融入方式，并可通过调整地图环境与参数设置进一步测试算法鲁棒性与适应性。
基于ContextGuidedBlock的YOLO26下采样重构：提升上下文感知能力的精准目标检测方法研究
01-05
内容概要：本文介绍了一项针对YOLO26目标检测模型的科研改进——引入源自语义分割领域的ContextGuidedBlock（CGB）作为新型下采样模块，以增强模型在复杂场景中的上下文感知能力。传统下采样仅关注局部特征，易忽略环境关联，而CGB通过双分支结构（局部特征提取与全局上下文捕捉）融合细节与场景信息，显著提升了对相似目标在不同语境下的辨别力和小目标检测精度。文章详细解析了CGB的工作原理，提供了完整的代码实现、集成步骤及训练验证流程，并展示了在COCO数据集上的性能提升（mAP@50-95从0.51提升至0.56）。此外，还提出了消融实验、跨任务迁移和理论可视化等科研拓展方向。; 使用场景及目标：①提升YOLO系列模型在复杂场景下的检测精度；②开展以“上下文感知”为核心的学术研究并发表高水平论文；③探索注意力机制与上下采样结构的设计优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与文档，动手实践模块替换与训练全过程，重点关注注意力机制的设计与特征融合效果，同时通过可视化手段深入理解上下文引导机制的作用机理。
基于多变量长短期记忆网络与多因子量化选股模型的A股股票价格预测系统_整合开盘价最高价最低价收盘价成交金额等历史价格序列与资产收益率换手率流通股数市盈率市净率等外围经济学指标作为输入.zip
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