多线程知识点资源整合

1.线程安全

所谓线程安全是指一个类(对象或者方法)在多个线程访问情况下,始终表现出正常的行为,那么这个类(对象或者方法)就被称之为线程安全

2.synchronized

synchronized取得的锁都是对象锁,而不是把一段代码(方法)当做锁。限制性synchronizeed关键字的方法,先持有该方法所属的对象的锁,两个对象,线程上获得两个不同的锁,互不影响。    有一种情况是相同锁,即静态方法加synchronized关键字,表示锁定class类,类一级别的锁独占.class类

3.在我们对一个对象方法枷锁的时候,要考虑业务的整体性,即为 setValue/getValue 方法同时加锁,保证业务的整体原子性

4.关键字synchronized有锁重入功能,也就是在使用synchronized关键字时,当一个线程获得了一个对象的锁后,再次请求此对象时可以获得该对象的锁(参见我的另一篇博客子类继承父类,重写父类的synchronized方法,两个synchronized方法的锁对象的问题

5.对于web程序,异常释放锁的情况,如果不及时处理,可能会对程序业务逻辑产生错误。

比如现在执行一个队列任务,很多对象都去第一个对象正确执行完毕再去释放锁,但第一个对象执行带锁的方法时产生了异常,导致业务逻辑没有正常执行完毕,就释放了锁。后续对象执行都是错误逻辑

6.volatile

使变量在多个线程间可见,不具备原子性(使用Automic型数据结构)

tips:具体见我的另一篇博客 Java多线程之内存可见性和原子性:Synchronized和Volatile的比较

 

7.线程通信

https://blog.youkuaiyun.com/jisuanji12306/article/details/86363390讲的很详细

6.join方法

https://blog.youkuaiyun.com/u013425438/article/details/80205693

7.线程池类型

https://www.cnblogs.com/yh2two/p/11753816.html

 

 

 

 

 

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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