Java-Swing-setDefaultCloseOperation函数

关于setDefaultCloseOperation

用户单击窗口关闭按钮时执行的操作

1. 参数

1. DO_NOTHING_ON_CLOSE/0

不执行任何操作;要求程序在已注册的 WindowListener 对象的 windowClosing 方法中处理该操作。

即用户单击窗口关闭按钮时无法关闭这个窗口

2. HIDE_ON_CLOSE/1

调用任意已注册的 WindowListener 对象后自动隐藏该窗体。

此时程序没有关闭,只是隐藏了该窗口

3. DISPOSE_ON_CLOSE/2

调用任意已注册 WindowListener 的对象后自动隐藏并释放该窗体。

此时程序没有关闭。只是隐藏并释放该窗口的资源

4. EXIT_ON_CLOSE/3

使用 System exit 方法退出应用程序。仅在应用程序中使用。

此时关闭程序以及窗口

默认情况下,该值被设置为 HIDE_ON_CLOSE
即没有设置该函数时,相当于
f.setDefaultCloseOperation(f. HIDE_ON_CLOSE);
或者f.setDefaultCloseOperation(1);

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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