JUC-线程池

最新推荐文章于 2025-05-23 11:46:02 发布
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分类专栏： 原创 文章标签： mvc pytorch pycharm
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建议看源码分析：
https://www.cnblogs.com/micrari/p/7429364.html

看看为什么能保持核心线程数
http://www.360doc.com/content/20/1108/08/58006001_944695640.shtml
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JUC-线程池管理
互联网知识分享
04-18 118
System.out.println(" time: "+ System.currentTimeMillis()+ ",线程：" + Thread.currentThread().getName() + ",执行任中....");System.out.println(" time: "+ System.currentTimeMillis()+ ",线程：" + Thread.currentThread().getName() + ",执行任中....");系统最多只能有6个线程，复用最多也是6个。
JUC--线程池
Alphamilk的博客
08-23 161
一、线程池的介绍、二、线程池的创建、三、特殊线程池（CompletionService、ThreadPoolExecutor、Fork Join Pool）
JUC- 线程池
che_j的博客
11-22 422
目录ThreadPool 线程池1 线程池简介线程池的优势它的主要特点为:2 线程池参数说明2.1 常用参数(重点)2.2 拒绝策略(重点)3 线程池的种类与创建3.1 newCachedThreadPool(常用)3.2 newFixedThreadPool(常用)3.3 newSingleThreadExecutor(常用)3.4 newScheduleThreadPool(了解)3.5 newWorkStealingPool4 线程池入门案例5 线程池底层工作原理(重要)6 注意事项(重要) Thre
JUC -线程池
weixin_44755735的博客
05-14 173
JUC -线程池 线程池的概念 ​ 线程池是一种线程使用模式。线程过多会带来调度开销，进而影响缓存局部性和整体性能。而线程池维护着多个线程，等待着监督管理者分配可并发执行的任务。这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价。线程池不仅能够保证内核的充分利用，还能防止过分调度。可用线程数量应该取决于可用的并发处理器、处理器内核、内存、网络sockets等的数量。 例如，线程数一般取cpu数量+2比较合适，线程数过多会导致额外的线程切换开销。 主要特点 线程复用 控制最大并发数 管理线程 线程池的使用
juc-线程池
kk阿彬
07-26 581
文章目录什么是Executor？Executor框架的结构为什么要使用线程池核心线程和非核心线程线程池有哪些参数？5个必须参数还有两个非必须的参数线程池有哪些状态？线程池的任务处理流程是怎样的？线程池如何做到线程复用呢？线程池创建多少线程合适开发建议 什么是Executor？ Java的线程既是工作单元，也是执行机制。从JDK 5开始，把工作单元与执行机制分离开来。工作单元包括Runnable和Callable，而执行机制由Executor框架提供。 Executor框架的结构 Executor框架主要由3
JUC - 线程池：
上山打卤面的博客
03-09 248
线程池：
JUC并发-共享模型-工具-线程池
qq_44989062的博客
05-03 1798
线程池 ThreadPoolExecutor fork/join
juc-12-线程池2-线程池的使用
qq_20633779的博客
12-01 452
这是线程池第二篇文章，上一篇文章写了如何创建线程池，这篇文章用代码来演示通过 ThreadPoolExecutor 和 Executors的静态工厂方法创建线程池，以及这些线程池的基本使用，然后重点讲解 ThreadPoolExecutor 的实现接口 ExecutorService 中的常用API，如何通过这些API来管理线程池。 1、ThreadPoolExecutor 创建线程池 从上篇文章《juc-12-线程池2-线程池的使用》中，我们学习到 ThreadPoolExecutor 几个重载的构造
Java 多线程与并发(17-26)-JUC线程池- FutureTask详解.pdf
07-28
### Java多线程与并发(17-26)-JUC线程池-FutureTask详解 #### 一、概述 本文将围绕Java多线程与并发中的重要概念——`FutureTask`进行深入探讨。`FutureTask`是Java并发库中的一个关键组件，它实现了`...
JUC-master
03-21
1. **线程池（ExecutorService）**：线程池是JUC中用于管理线程的重要工具，通过ThreadPoolExecutor实现。它可以重用已存在的线程，避免频繁创建销毁线程的开销，提高系统效率。线程池的参数调整（如核心线程数、...
PyTorch中cdist和sum函数使用详解
qq_36812406的博客
05-21 734
是 PyTorch 中用于计算**两个张量之间的成对距离（pairwise distance）**的函数，常用于点云处理、图神经网络、相似性度量等场景。
从代码学习深度学习 - 预训练word2vec PyTorch版
weixin_43887510的博客
05-20 1289
词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）领域中的基石技术之一。它们将词语从稀疏的、高维的独热编码（one-hot encoding）表示转换为稠密的、低维的向量表示。这些向量能够捕捉词语之间的语义和句法关系，使得相似的词在向量空间中距离更近。Word2Vec是其中一种非常流行且有效的词嵌入算法，由Google的Tomas Mikolov等人在2013年提出。
基于DenseNet的医学影像辅助诊断系统开发教程
shangjg3的博客
05-20 294
我们将从环境搭建开始，逐步介绍数据处理、模型构建、训练、评估以及最终的系统部署。地址：https://www.kaggle.com/tawsifurrahman/covid19-radiography-database。地址：https://www.kaggle.com/c/rsna-pneumonia-detection-challenge。地址：https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC。包含：COVID-19、正常和病毒性肺炎的X光和CT影像。
PyTorch中TensorBoardX模块与torch.utils.tensorboard模块的对比分析
最新发布
缘友一世的博客
05-23 800
积极参与PyTorch社区和TensorBoardX的GitHub讨论，获取最新的开发动态和问题解决方案。同时，关注官方发布的更新日志和教程，及时掌握新功能和最佳实践。：对于大规模训练任务，建议使用官方模块，因其在多GPU训练和写入速度上表现更优。：对于使用TensorBoardX的遗留项目，如果项目稳定且无重大功能需求，可以保持现状。若需迁移，建议参考官方迁移指南，逐步替换API调用，确保功能一致性。，因为它与PyTorch的集成更为紧密，且官方支持意味着更好的长期维护和兼容性。
TensorBoard安装与基本操作指南(PyTorch)
缘友一世的博客
05-23 1359
TensorBoard安装与基本操作指南(PyTorch)
PyTorch中多项分布中随机采样（multinomial）和张量范数（norm）函数使用详解
qq_36812406的博客
05-23 827
参数说明input输入张量（Tensor）p范数类型，常见如'fro'、1、2、float(‘inf’) 等dim指定在哪个维度上计算范数（可为 int 或 tuple）keepdim是否保留计算后的维度（True/False）dtype设置返回的精度，如out可选，输出结果张量（in-place 操作）用法示例含义L2 范数每行 L1 范数向量最大值（∞ 范数）L2 范数 + 保留维度。
实现了一个结合Transformer和双向LSTM(BiLSTM)的时间序列预测模型，用于预测温度值(T0)，并包含了物理约束的损失函数来增强模型的物理合理性
huanghm88的专栏
05-17 295
本文介绍了一个基于PyTorch的时间序列预测模型，结合了Transformer和双向LSTM（BiLSTM）架构。首先，数据通过标准化预处理，并利用滑动窗口方法生成为多步预测准备的输入输出对。模型定义部分详细描述了TransformerBiLSTM类的结构，包括Transformer编码器、BiLSTM层和全连接层。此外，文章还提出了几种物理损失函数，如基于流速的简单物理损失、动态平衡损失和增强的物理损失，这些函数通过引入物理约束项来提升模型的预测性能。最后，文章提到使用早停机制来防止模型过拟合。
PyTorch 之 torch.distributions.Categorical 详解
qq_36892712的博客
05-20 721
掌握这个类的用法，能让你在强化学习、自然语言处理等诸多领域更加得心应手地构建和训练模型。在深度学习的诸多任务中，我们常常需要处理离散概率分布，比如在自然语言处理中对词汇表中的单词进行采样，或者在强化学习中从策略网络输出的动作概率分布中选择动作。本文将深入讲解这个类的用法，帮助你在实际项目中更好地利用它。方法计算分类分布的熵，熵反映了分布的不确定性。是一个元组，用于指定采样的样本数量和形状。默认为空，表示采样一个样本。方法枚举分布的支持集，即所有可能的类别索引。在语言模型中，模型会预测下一个单词的概率分布。
"Java-JUC-多线程 进阶：遇见狂神说的JUC并发编程进阶版概要
JUC提供了诸如Lock锁、线程池、阻塞队列等工具，可以提高多线程编程的效率和安全性。 在课程的开始部分，回顾了进程和线程的概念。进程是指程序在计算机上的一次执行过程，而线程是进程中的一个执行单元。通过对...
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