JAVA学习日志——线程池等待所有线程结束

【YOLO26创新改进】TGRS 2026 | Transformer变体改进篇 | 使用CGTA曲率引导令牌注意力,改善结构与纹理的整体协调,适合遥感小目标检测、旋转目标检测、实例分割任务 本文在YOLO26目标检测模型中引入CGTA曲率引导令牌注意力模块,依据曲率显著性与特征可靠性,从高分辨率特征图中筛选少量关键令牌,再让全部位置与这些代表性特征进行全局交互,从而以较低计算和显存开销建立远距离目标、背景及跨尺度结构之间的联系;该模块能够重点强化车辆、舰船、飞机、建筑等目标的边缘、转角和弯曲轮廓,改善小目标、密集目标及旋转目标的特征完整性与定位稳定性,并通过可靠性门控抑制噪声和伪边缘,通过标准注意力与曲率注意力融合避免平坦区域被过度增强。 阅读详情

参考:https://blog.youkuaiyun.com/q258523454/article/details/81978855

自己测试通过的代码片段:

 

 使用CountDownLatch

        // 测试
        int jobNum = 8;
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(jobNum);
        startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < jobNum; i++) {
            threadPool.execute(
                () -> {
                    try {
                        System.println("job"+i);
                        // 这里写处理任务的代码
                        ...
                        
                    } catch (Throwable e) {
                        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
                        e.printStackTrace(new PrintStream(baos));
                        String errorMsg = baos.toString();
                        System.out.println("errorMsg:" + errorMsg);
                    } finally {
                        // 计数器count减少1
                        countDownLatch.countDown();
                    }
                }

            );
        }
        // 等待计数器中的count变为0 
        countDownLatch.await();
        endTime = System.currentTimeMillis();

 

使用 awaitTermination 

	int numThread = 10;
    	
    	milliSeconds1 = System.currentTimeMillis();
    	
    	ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(numThread);

		for(int i = 0; i < numThread; i++) {
			fixedThreadPool.execute(new Runnable () {
				
				public void run() {
					
			    	
			    	for(int i = 0 ; i < n/numThread; i++)
			    	{
			    	  //safe=safe && orderRiskCheckRule2(orderData);
			    	  operations(orderData);
			    	}
					
				}
			});
		}
		
    	if(!fixedThreadPool.isShutdown()) {
    		fixedThreadPool.shutdown();
    	}
    	try {
    		fixedThreadPool.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS);
    		} catch (InterruptedException e) {
    		}
		
    	
    	
    	
    	milliSeconds2 = System.currentTimeMillis();
    	res = (milliSeconds2-milliSeconds1);
    	msg = "CheckRule2 "+n+" times,total time spent: "+res+" milliseconds.";
    	log.info(msg);

 

YOLOv12涨点改进| Kimi团队 2026 |独家创新首发、注意力改进篇|爆火AttnRes残差自注意力模块,含多种创新改进,借助残差思想,缓解细节信息在传播过程中被稀释,促进YOLOv12涨点 🔥本文提出AttnRes残差自注意力模块改进YOLOv12模型,通过深度维度的注意力加权机制替代传统固定残差累加方式。该模块能自适应选择更有价值的历史层特征进行聚合,缓解浅层信息在深层传播中被稀释的问题,提升小目标和复杂场景的检测能力。文章详细介绍了模块结构、原理及优势,并提供了完整的代码实现和配置方法,包括三种改进方案:yolov12n_AttnRes.yaml、yolov12n_AttnRes-2.yaml和yolov12n_A2C2f_AttnRes2D.yaml。 阅读详情

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