thread

package com.huawei.thread;

import java.util.LinkedList;

public class WorkQueue
{

 private final int nThreads;//线程池的大小

 private final PoolWorker[] threads;//用数组实现线程池

 private final LinkedList queue;//任务队列

 public WorkQueue(int nThreads)
 {
  this.nThreads = nThreads;
  queue = new LinkedList();
  threads = new PoolWorker[nThreads];

  for (int i = 0; i < nThreads; i++)
  {
   threads[i] = new PoolWorker(i);
   try
   {
    threads[i].start();
   } catch (Exception e)
   {
    // TODO 自动生成 catch 块
    e.printStackTrace();
   }//启动所有工作线程
  }
 }

 public void execute(Mytask r)
 {//执行任务
  synchronized (queue)
  {
   
   queue.addLast(r);
   System.out.println("当前队列任务数"+queue.size());
   queue.notify();
  }
 }

 class PoolWorker extends Thread
 {
  private int num;
  PoolWorker(int num)
  {
   this.num = num;
   System.out.println("线程"+num+"启动...");
  }
  //工作线程类
  public void run()
  {
   
   Mytask r;
   while (true)
   {
    synchronized (queue)
    {
     while (queue.isEmpty())
     {//如果任务队列中没有任务,等待
      try
      {
       queue.wait();
      } catch (InterruptedException ignored)
      {
      }
     }
     r = (Mytask) queue.removeFirst();//有任务时,取出任务
    }
    try
    {
     System.out.println("线程"+num+"正在处理"+((Mytask)r).getTasknum());
     r.runTask();//执行任务
     System.out.println("线程"+num+"处理完毕 "+((Mytask)r).getTasknum());
    } catch (RuntimeException e)
    {
     // You might want to log something here
    }
   }
  }
 }

 public static void main(String args[])
 {
  WorkQueue wq = new WorkQueue(10);//10个工作线程
  Mytask r[] = new Mytask[20];//20个任务

  for (int i = 0; i < 20; i++)
  {
   r[i] = new Mytask(i);
   wq.execute(r[i]);
  }
 }

}


package com.huawei.thread;

public class Mytask  //implements Runnable
{//任务接口
     private int tasknum;
    
     Mytask(int num)
     {
      this.tasknum = num;
     }

     public int getTasknum()
     {
      return tasknum;
     }
    
   public void runTask(){
          String name=Thread.currentThread().getName();
          try{
              Thread.sleep(2000);//模拟任务执行的时间
          }catch(InterruptedException e){}
          //System.out.println("任务"+name+" executed OK");
    }

}

内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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