JUC StampedLock

本文探讨了StampedLock,一种基于乐观读的并发控制锁,讲解了其读写规则、优点、缺点及使用流程。重点介绍了如何通过配合印章实现读写操作的高效并发控制。

StampedLock

当前线程获取读锁后,自身线程不能获取写锁其他线程可以获取读锁不能获取写锁,尝试获取锁的线程会进入阻塞队列,直到读锁释放

当前线程获取写锁后,自身线程可以获取读锁,其他线程不可以获取读锁和写锁。尝试获取锁的线程会阻塞,直到写锁释放。

 

使用StampedLock的原因?

采用乐观读,能进一步优化读性能。它的特点是在使用读锁、写锁时都必须配合印章使用

 

StampedLock的缺点:

不支持可重入;不支持条件变量

 

StampedLock的使用过程

在执行读操作之前先进行乐观读获取印章,这个方法内没有加锁,然后执行读取数据,执行完后进行校验印章

如果有其他线程执行了写操作加了写锁(读写规则和ReentrantReadWriteLock一样),会改变stamp的值,校验通不过就会重新加正常读锁重新执行读操作以读取最新值。

如果有其他线程执行了读操作加了乐观读锁,则不会改变stamp的值。

 

 

加解读锁

long stamp = lock.readLock();

lock.unlockRead(stamp);

 

加解写锁

long stamp = lock.writeLock();

lock.unlockWrite(stamp);

 

 

 

long stamp = lock.tryOptimisticRead();

//读操作

// 验戳

if(!lock.validate(stamp)){

// 锁升级为正常读锁

}

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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