GCD-queue介绍

三种queue类型

      Main queue : 主队列执行主线程,调用所有与UI相关的方法,使用dispatch_get_main_queue函数检索句柄主队列

      Concurrent queues : 并发队列(并行队列),执行异步或同步任务。使用dispatch_get_global_queue函数检索句柄并发队列。

      Serial queues :连续串行队列,不在主线程中运行。以先入先出(FIFO)的方式,一次只执行一个块对象。使用dispatch_queue_create函数来创建一个串行队列。


     1。提交到主线程队列的时候,慎用同步dispatch_sync方法,有可能造成死锁.因为主线程队列是串行队列,要等队列里的任务一个一个执行.所以提交一个任务到队列,如果用同步方法就会阻塞住主线程,而主线程又要等主线程队列里的任务都执行完才能执行那个刚提交的,所以主线程队列里还有其他的任务的话,但他已经被阻塞住了,没法先完成队列里的其他任务,,最后一个任务也没机会执行到,于是造成死锁。  

     2。提交到串行队列可以用同步方式,也可以用异步方式。

e.g.

NSDate *startTime = [NSDate date];

__block UIImage *image = nil;

//1.先去网上下载图片

dispatch_async(serilQueue, ^{

    //下载图片

});

//2.在主线程展示到界面里

dispatch_async(serilQueue, ^{

    NSLog(@"%@",[NSThread currentThread]);    

    //在主线程展示

    dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{

        //显示图片

    }); 

 });

     3。采用并行队列的时候,可以采用同步的方式把任务提交到队列里去,即可以实现同步的方式。

           即,两个同步的任务用一个异步的包起来实现同步的方式

e.g.

NSDate *startTime = [NSDate date];

//加入队列

dispatch_async(concurrentQueue, ^{

    __block UIImage *image = nil;    

    //1.先去网上下载图片

    dispatch_sync(concurrentQueue, ^{

        //下载图片

    });   

    //2.在主线程展示到界面里

    dispatch_sync(dispatch_get_main_queue(), ^{

        //显示图片

    });

});


数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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