java多线程--OO方式

本文探讨了Java多线程编程中的线程间协作机制,包括阻塞、唤醒及中断等操作的具体实现方式,并分析了这些操作为何通过共享对象而非线程本身来完成的原因。
java多线程传说中是面向对象的,但其api按OO思想很大程度上是比较“奇怪”的。
1,一般我们认为是一个线程[b]阻塞了另一个[/b]线程,但是我们在编写多线程程序时,是使用synchronized或者使用java concurrent包的lock来阻塞另一个线程的,即阻塞一个线程是通过java语义或者对象来完成的,而不是通过另一线程来完成的,可能我们更能接受thread1.block(thread2)这种方式(虽然这种方式不可取,但是这种方式比较符合我们的思维.因为线程代表的是一个运行时的概念,我们在应用中线程的状态随时都可能发生改变,而且难以预料,我们不可能让一个线程做为主体完成线程间的协作,只能通过共享对象来完成线程间的协作。)。注:synchronized使用了java底层的语义做保证,而java concurrent包则更面向对象一点,它提供了一个对象lock来保证。
2,一个线程[b]阻塞自已[/b]调用的是object.wait(),[b]唤醒另一个[/b]线程使用object.notify()或者java concurrent包中的condition对象的对应方法,而不是thread.block();(需要首先获取对象锁)
一个线程中断另一个线程使用thread.interrupt()。它表示当前线程中断thread线程。
java多线程的OO并不是一个线程直接操作另一线程(对于中断来说是直接操作的),而是通过它们之间桥梁(共享对象)的状态来间接操作另一线程的,这一点需要注意。并且要区分操作对象是当前线程还是另一线程。e.g.object.wait()操作的对象为当前线程,object.notify()操作的对象为另一线程。
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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