异步加载(AsyncTask)的用法

Transformer是什么?看完这篇你就醍醐灌顶 前言 由谷歌团队提出的预训练语言模型BERT近年来正在各大自然语言处理任务中屠榜(话说学者们也挺有意思的,模型名都强行凑个芝麻街的人物名,哈哈哈)。 BERT算法的最重要的部分便是Transformer的概念,它本质上是Transformer的编码器部分。 而Transformer是什么呢?transformer是永远的神,自从transformer使用了抛弃rnncnn的纯attention机制之后,各种基于transformer结构的预训练模型都如雨后春笋般雄起,而transformer中最重要就是使用 阅读详情

 在开发Android应用时必须遵守单线程模型的原则: Android UI操作并不是线程安全的并且这些操作必须在UI线程中执行。在单线程模型中始终要记住两条法则: 
1. 不要阻塞UI线程 
2. 确保只在UI线程中访问Android UI工具包 
      当一个程序第一次启动时,Android会同时启动一个对应的主线程(Main Thread),主线程主要负责处理与UI相关的事件,如:用户的按键事件,用户接触屏幕的事件以及屏幕绘图事件,并把相关的事件分发到对应的组件进行处理。所以主线程通常又被叫做UI线程。 
      比如说从网上获取一个网页,在一个TextView中将其源代码显示出来,这种涉及到网络操作的程序一般都是需要开一个线程完成网络访问,但是在获得页面源码后,是不能直接在网络操作线程中调用TextView.setText()的.因为其他线程中是不能直接访问主UI线程成员 。

android提供了几种在其他线程中访问UI线程的方法。 
Activity.runOnUiThread( Runnable ) 
View.post( Runnable ) 
View.postDelayed( Runnable, long ) 
Hanlder 
这些类或方法同样会使你的代码很复杂很难理解。然而当你需要实现一些很复杂的操作并需要频繁地更新UI时这会变得更糟糕。 

     为了解决这个问题,Android 1.5提供了一个工具类:AsyncTask,它使创建需要与用户界面交互的长时间运行的任务变得更简单。相对来说AsyncTask更轻量级一些,适用于简单的异步处理,不需要借助线程和Handler即可实现。 
AsyncTask是抽象类.AsyncTask定义了三种泛型类型 Params,Progress和Result。 
  Params 启动任务执行的输入参数,比如HTTP请求的URL。 
  Progress 后台任务执行的百分比。 
  Result 后台执行任务最终返回的结果,比如String。 

     AsyncTask的执行分为四个步骤,每一步都对应一个回调方法,这些方法不应该由应用程序调用,开发者需要做的就是实现这些方法。 
  1) 子类化AsyncTask 
  2) 实现AsyncTask中定义的下面一个或几个方法 
     onPreExecute(), 该方法将在执行实际的后台操作前被UI thread调用。可以在该方法中做一些准备工作,如在界面上显示一个进度条。 
    doInBackground(Params...), 将在onPreExecute 方法执行后马上执行,该方法运行在后台线程中。这里将主要负责执行那些很耗时的后台计算工作。可以调用 publishProgress方法来更新实时的任务进度。该方法是抽象方法,子类必须实现。 
    onProgressUpdate(Progress...),在publishProgress方法被调用后,UI thread将调用这个方法从而在界面上展示任务的进展情况,例如通过一个进度条进行展示。 
    onPostExecute(Result), 在doInBackground 执行完成后,onPostExecute 方法将被UI thread调用,后台的计算结果将通过该方法传递到UI thread. 

为了正确的使用AsyncTask类,以下是几条必须遵守的准则: 
  1) Task的实例必须在UI thread中创建 
  2) execute方法必须在UI thread中调用 
  3) 不要手动的调用onPreExecute(), onPostExecute(Result),doInBackground(Params...), onProgressUpdate(Progress...)这几个方法 
  4) 该task只能被执行一次,否则多次调用时将会出现异常 
      doInBackground方法和onPostExecute的参数必须对应,这两个参数在AsyncTask声明的泛型参数列表中指定,第一个为doInBackground接受的参数,第二个为显示进度的参数,第三个为doInBackground返回和onPostExecute传入的参数。

医疗大模型实战——从零构建MedicalGPT全流程解析 本文详细解析了从零构建医疗大模型MedicalGPT的全流程实战。基于Qwen-7B模型与约195万条中文医疗数据,完整复现了增量预训练、监督微调与偏好对齐三大核心环节,并分享了如何在有限硬件资源下实现高效训练与部署,为开发者提供了可复现的医疗AI项目实战指南。 阅读详情

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