线程池重点知识点

线程池的工作原理

1、线程池判断核心线程池里的线程是否都在执行任务。如果不是,则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程池里的线程都在执行任务,则执行第二步。

2、线程池判断工作队列是否已经满。如果工作队列没有满,则将新提交的任务存储在这个工作队列里进行等待。如果工作队列满了,则执行第三步

3、线程池判断线程池的线程是否都处于工作状态。如果没有,则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了,则交给饱和策略来处理这个任务

线程池饱和策略

饱和策略:

  • AbortPolicy

为Java线程池默认的阻塞策略,不执行此任务,而且直接抛出一个运行时异常,切记ThreadPoolExecutor.execute需要try catch,否则程序会直接退出。

  • DiscardPolicy

直接抛弃,任务不执行,空方法

  • DiscardOldestPolicy

从队列里面抛弃head的一个任务,并再次execute 此task。

  • CallerRunsPolicy

在调用execute的线程里面执行此command,会阻塞入口

用户自定义拒绝策略(最常用)

实现RejectedExecutionHandler,并自己定义策略模式

下我们以ThreadPoolExecutor为例展示下线程池的工作流程图

1、如果当前运行的线程少于corePoolSize,则创建新线程来执行任务(注意,执行这一步骤需要获取全局锁)。

2、如果运行的线程等于或多于corePoolSize,则将任务加入BlockingQueue。

3、如果无法将任务加入BlockingQueue(队列已满),则在非corePool中创建新的线程来处理任务(注意,执行这一步骤需要获取全局锁)。

4、如果创建新线程将使当前运行的线程超出maximumPoolSize,任务将被拒绝,并调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。

ThreadPoolExecutor采取上述步骤的总体设计思路,是为了在执行execute()方法时,尽可能地避免获取全局锁(那将会是一个严重的可伸缩瓶颈)。在ThreadPoolExecutor完成预热之后(当前运行的线程数大于等于corePoolSize),几乎所有的execute()方法调用都是执行步骤2,而步骤2不需要获取全局锁。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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