Volatile\Lock\Future\FutureTask\wait() notify()

如何利用三阈值游程理论识别干旱事件_python 如果当前时间点与上一个干旱事件的结束位置相隔不超过一个月(`index - current_event['end_index'] 阅读详情

Volatile: 

变量在内存中可见(多个线程共用一个变量,随时刷新),禁止指令重排。

wait()  notify():

在Object对象中有三个方法wait()、notify()、notifyAll(),既然是Object中的方法,那每个对象自然都是有的。

1、wait()

wait()的作用是使当前执行代码的线程进行等待,将当前线程置入"预执行队列"中,并且wait()所在的代码处停止执行,直到接到通知或被中断。在调用wait()之前,线程必须获得该对象的锁,因此只能在同步方法/同步代码块中调用wait()方法。

2、notify()

notify()的作用是,如果有多个线程等待,那么线程规划器随机挑选出一个wait的线程,对其发出通知notify(),并使它等待获取该对象的对象锁。注意"等待获取该对象的对象锁",这意味着,即使收到了通知,wait的线程也不会马上获取对象锁,必须等待notify()方法的线程释放锁才可以。和wait()一样,notify()也要在同步方法/同步代码块中调用。

总结起来就是,wait()使线程停止运行,notify()使停止运行的线程继续运行。

Future\FutureTask

package com.example.demo.controler;

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.FutureTask;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

public class LockTest {
    public static void main(String[] args) {
        Callable<Integer> callable = new Callable<Integer>() {
            public Integer call() throws Exception {
                Thread.sleep(5000);
                System.out.println("执行");

                return 22;
            }
        };
        FutureTask<Integer> future = new FutureTask<Integer>(callable);
        new Thread(future).start();
        try {
            Thread.sleep(6000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        new Thread(future).start();
        try {
            Thread.sleep(500);// 可能做一些事情
            System.out.println("显示");
            System.out.println(future.get());
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

 

Lock/Condition

https://www.cnblogs.com/Wanted-Tao/p/6378942.html

从 YOLO 到视觉大模型:工程实践中如何选择? 本文对比了传统视觉模型YOLO与视觉大模型的差异。YOLO是单任务专用模型,适合规则明确、实时性要求高的检测任务;视觉大模型则具备通用视觉理解能力,但存在推理延迟大、算力成本高和"过度智能"等问题。在实际工程中,参数规模并非越大越好,7B-8B模型往往更均衡。控制大模型幻觉需通过严格Prompt设计、定向样本微调和任务拆解等方法。工业落地时应根据任务特性选择模型:YOLO适用于确定性高的场景,视觉大模型更适合复杂多变的环境。模型效果的关键在于任务边界、数据质量和系统设计,而非单纯追求参数 阅读详情

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