学习笔记:线程间同步

线程间同步,需要等待。等待对于同步的重要性是不言而喻的。

考虑一个工厂的流水线,假设工序1和工序2没有关联,那么找两个工人各干的就可以,这两个工人都可以不认识对方。

现在考虑的重点是工序1和工序2有关联。那么两个工序就需要某种形式的沟通和同步。


第一种情况:工序1进行到某个时间点时,需要工序2结束。

1)工序1暂停,在工序1上干活的工人可以暂时离开这个工序,去休息,或去别的地方帮忙。

2)工序2加紧赶工。

3)工序2完成。

4)经理通知工序1继续,指派一个工人去做工序1。

这种同步的特点是:

1)工序1停工等待(join())。

2)当工序1继续时(从join()调用返回),工序2在的事情已经完成。

3)工序2一定是之前发生的(happen-before)。

4)工序2的工作完整成果对工序1可见。


第二中情况:工序1和工序2需要独占一个公共资源,比如去原料仓库取货。

1)工序2的工人(他代表工序2)来到仓库取货,管理员让他进入拿货,清点,并作登记。

2)工序1的工人知道仓库一次只能去一个人,就坐在那里等待(或去其它地方帮忙),实际上等同于工序1暂停了。

3)工序2的工人取货回来。

4)工序1的工人才能去仓库取货。

这种同步的特点是:

1)工序1进入仓库(lock())这个过程很长,可能会长时间等待,甚至可能要排队。

2)工序2的仓库中出来(unlock()),工序1才能完成进入仓库事件(lock())。

3)工序2.拿料事件e发生在工序2.离开仓库事件之前,工序1.拿料事件f发生在工序1.进入仓库事件之后

4)工序2.拿料事件e就发生于工序1.拿料事件f之前(happen-before)

5)工序2在仓库中的所有活动结果对工序1可见。例如:工序1的人可以看到,工序2的人拿走一大半原料,因此影响到自己只能拿很少的原料了。


第三种情况:工序1和工序2需要某种“快速的“完成通知。

1)工序1的人不停的盯着一个指示灯

2)工序2的人把生产出的半成品放入堆放区

3)工序2的人点亮指示灯

4)工序1的突然注意到指示灯亮了

5)工序1的人去堆放区取出半成品

这种同步的特点是:

1)工序1的人要经常盯着指示灯

2)工序1的人可以不停工

3)工序2中,事件顺序为:半成品制作->推送到堆方区->打开指示灯

4)工序1中,事件顺序为:发现指示灯亮->从堆放区取东西->处理半成品

5)工序2【制作半成品事件】一定发生在工序1【处理半成品事件】之前(happen-before)

6)可以采取灵活的等待策略,例如:”紧盯“策略,眼睛一刻也不离。还可以采取隔一段时间去瞅瞅指示灯的策略。也可以先暂时离开工序1去扫扫地,回头再看。


内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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