读书笔记:排序的执行器

Java线程池实践
本文介绍了一种使用Java实现的线程池应用案例,通过ExecutorService接口创建线程池,并结合ExecutorCompletionService来优化任务执行流程。展示了如何提交Callable任务并获取结果,以及通过invokeAll方法批量执行任务。
package v1ch14.ThreadPoolTest;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

/**
 * @version 2010-10-18 下午05:11:11
 * @author DaWei han
 * @EMAIL  handawei_1@126.com
 */
public class MyPoolTest {

	/**
	 * @param args
	 * @throws ExecutionException 
	 * @throws InterruptedException 
	 */
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
		//构造一个线程池
		ExecutorService executor=Executors.newCachedThreadPool();
		
		//构造一个顺序的执行器
		ExecutorCompletionService<Integer> service=new ExecutorCompletionService<Integer>(executor);
		List<Callable<Integer>> taks=getTasks();
		
		for(Callable<Integer> call:taks)
		{
			//执行任务
			service.submit(call);
		}
		for(int i=0;i<taks.size();i++)
		{
			//获得任务结果。它们是按结果的快慢排序的。
		    service.take().get(); 	
		}
      //上面的线程池顺序服务是为了优化下面的线程池服务,因为下面的第一个任务可能很耗时,那么后面的就必须等待。
		List<Future<Integer>> results= executor.invokeAll(taks);
		for(Future<Integer> result:results)
		{
			result.get();
		}
	}
 public static List<Callable<Integer>> getTasks()
 {
	 return null;
 }
}

 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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