Java基础之并发实用工具

本文深入介绍了Java并发编程中常用的工具类,包括同步器、执行器、并发集合类及Fork/Join框架等。同时,也讲解了原子操作类和自定义锁机制在并发环境中的应用。

   并发实用工具位于java.util.concurrent包以及它的两个子包(java.util.concurrent.atomic和java.util.concurrent.locks)。

   java.util.concurrent包定义的关键特征有:

  •     同步器
  •     执行器
  •     并发集合
  •     Fork/Join框架

    1. 同步器

        同步器提供了同步多线程之间交互的高级方法。

        Semaphore:实现经典的信号量;

        CountDownLatch:进行等待,直到发生指定数量的事件为止;

        CyclicBarrier:使一组线程在预定义的执行点进行等待;

        Exchanger:在两个线程之间交换数据;

        Phaser:对向前通过多阶段执行的线程进行同步;

        每一个同步器都为特定类型的同步问题提供了一种解决方案。

    2. 执行器

        执行器管理线程的执行。执行器层次的顶部是Executor接口,该接口用于启动线程,ExecutorService扩展了Executor,并提供了管理执行的方法。

        ExecutorService有三个实现,ThreadPoolExecutor、ScheduledThreadPoolExecutor、ForkJoinPool。

        java.util.concurrent还定义了Executors实用工具类,该类包含了大量静态方法,可以简化各种执行器的创建

        与执行器相关的是Future和Callable接口。Future包含一个值,该值由线程在执行后返回。因此,这个值“在将来”--- 线程终止时定义的。Callable定义返回值的线程。

    3. 并发集合类

   java.util.concurrent包定义的几个并发集合类,包括ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue、CopyOnWriteArrayList。

    4. Fork/Join框架

       Fork/Join框架支持并行编程,包含的主要类有ForkJoinTask、ForkJoinPool、RecursiveTask以及RecursiveAction。

最后,java.util.concurrent包定义了TimeUtit枚举来更好的处理线程计时。  

 

    java.util.concurrent.atomic包

    该包简化了并发环境中变量的使用,提供了一种能高效变更变量值得方法,而不需要使用锁。这是通过使用一些类和方法完成的,如AtomicInteger和AtomicLong类,以及compareAndSet()、decrementAndGet()、getAndSet()方法

    java.util.concurrent.locks

    该包为同步方法提供了一种替代方案,Lock接口,定义了访问对象和放弃访问对象的基本机制,关键方法是lock()、unlock()、tryLock()。

后面讲详细介绍各个并发工具类。




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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