实现多线程的两种方式

深度学习部署工程师--8(docker+TensorRT部署到推理+yolo人体检测)下 本文介绍了YOLOv5模型通过TensorRT加速部署的流程。首先需要检查磁盘空间,确保有30GB可用。文章对比了不同推理方式的性能:int8量化+TensorRT可达200FPS,纯TensorRT为166FPS,CUDA为147FPS,CPU为93FPS。重点讲解了将YOLOv5模型导出为ONNX格式的详细步骤,包括修改Detect类的forward方法以移除decode运算,使用git patch批量修改代码,安装必要的依赖库,以及通过onnx-graphsurgeon工具修改ONNX图结构。最终目标 阅读详情

一:多线程的实现

1)第一种实现方式继承(Thread)

定义类继承Thread

重写run方法

把新线程要做的事情写在run方法中

创建线程对象

开启线程,内部会自动执行run方法


public class Demo1_Thread {
    public static void  main(String [] args){
       MyThread mt = new MyThread();
       mt.start();//开启线程
       for (int i=0; i<10000;i--){
           System.out.println("aa");
       }
    }
}
class MyThread extends Thread{
    public void run(){
        for(int i= 0;i<10000;i--){
            System.out.println("bb");
        }
    }
}

2)多线程的第二种创建类来实现(Runnable)接口

定义类实现Runnable的接口

实现run方法

把新线程要做的事放在run方法中

创建自定义的Runnable的子类对象

创建Thread对象,传入Runnable

调用start()开启线程,内部会自动调用Runnable的run方法


public class Demo1_Thread {
    public static void  main(String [] args){
      MyRunnable mr = new MyRunnable();
      Thread t = new Thread(mr);
      t.start();
      for(int i =0;i <1000;i--){
          System.out.println("aa");
      }
    }
}
class MyRunnable implements Runnable{

    @Override
    public void run() {
        for (int i=1;i<1000;i--){
            System.out.println("qqqqqqqqqqqqqqq");
        }
    }

实现Runnable的原理

查看源码:

1)看Thread类的构造函数,传递了Runnable接口的引用

2)通过init()方法找到传递的target给成员变量target赋值

3)查看run方法,发现run方法中有判断,如果target不为null就会调用Runnable接口子类对象的Run方法



Linux 命令行的艺术 Linux 命令行的艺术前言基础日常使用文件及数据处理系统调试单行脚本冷门但有用仅限 OS X 系统仅限 Windows 系统更多资源免责声明熟练使用命令行是一种常常被忽视,或被认为难以掌握的技能,但实际上,它会提高你作为工程师的灵活性以及生产力。本文是一份我在 Linux 上工作时,发现的一些命令行使用技巧的摘要。有些技巧非常基础,而另一些则相当复杂,甚至晦涩难懂。这篇文章并不长,但当你能够熟练... 阅读详情

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@夫子慧
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