ProducerConsumer

本文通过Java代码示例展示了经典的生产者消费者模式。利用同步栈(SyncStack)作为两者之间的缓冲区,生产者不断地生成窝头对象并放入栈中,而消费者从栈中取出并消费这些对象。该实现使用了synchronized关键字来确保线程安全。

public class ProducerConsumer { public static void main(String[] args) { SyncStack ss = new SyncStack(); Producer p = new Producer(ss); Consumer c = new Consumer(ss); new Thread(p).start(); new Thread(c).start(); } } class WoTou { int id; WoTou(int id) { this.id = id; } public String toString() { return "WoTou : " + id; } } class SyncStack { int index = 0; WoTou[] arrWT = new WoTou[6]; public synchronized void push(WoTou wt) { while(index == arrWT.length) { try { this.wait(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } this.notifyAll(); arrWT[index] = wt; index ++; } public synchronized WoTou pop() { while(index == 0) { try { this.wait(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } this.notifyAll(); index--; return arrWT[index]; } } class Producer implements Runnable { SyncStack ss = null; Producer(SyncStack ss) { this.ss = ss; } public void run() { for(int i=0; i<20; i++) { WoTou wt = new WoTou(i); ss.push(wt); System.out.println("生产了:" + wt); try { Thread.sleep((int)(Math.random() * 200)); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } } class Consumer implements Runnable { SyncStack ss = null; Consumer(SyncStack ss) { this.ss = ss; } public void run() { for(int i=0; i<20; i++) { WoTou wt = ss.pop(); System.out.println(" 消费了: " + wt); try { Thread.sleep((int)(Math.random() * 1000)); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } }

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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