Static block start new thread

本文通过一个具体的Java示例程序展示了静态初始化过程中可能遇到的线程死锁问题。详细分析了程序运行流程及死锁产生的原因,并探讨了解决此类问题的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Static block start new thread

 

public class StaticThreadInit {

    static{

      Threadt = newThread(){

            public void run(){

                  System.out.println("run");

                  System.out.println(webSite);

                  webSite = "test1";

                  System.out.println("exitrun");

            }

      };

      t.start();

      try{

            t.join();

      }catch(Exception ex){

            ex.printStackTrace();

      }

    }

   

    static String webSite = "test0";

    public static void main(String[] args){

      System.out.println(StaticThreadInit.webSite);

    }

}

Output:

run

程序总是从main方法开始执行,main方法只有一行代码,访问StaticThreadInit类的website静态field的值。当某个线程试图访问一个类的静态field时,根据该类的状态可能出现如下4种情况:

该类尚未被初始化;当前线程开始对其执行初始化。

该类正在被当前线程执行初始化:这是对初始化的递归请求。

该类正在被其他线程执行初始化:当前线程暂停,等待其他线程初始化完成。

这个类已经被初始化:直接得到该静态field的值。

Main线程试图访问StaticThreadInit.website的值,此时StaticThreadInit尚未被初始化,因此main线程开始对该类执行初始化。初始化过程主要完成如下两个步骤:

为该类所有静态field分配内存;

调用静态初始化块的代码执行初始化。

因此,main线程首先会为StaticThreadInit类的website field分配内存空间,此时的website的值为null。接着,main线程开始执行StaticThreadInit类的静态初始化块。该代码创建并启动了一条新线程,并调用了新线程的join()方法,这意味着main线程必须等待新线程执行结束后才能向下执行。

新线程开始执行之后,首先执行System.out.println("run");代码,接着,试图执行System.out.println(webSite);问题出现了,StaticThreadInit类正由main线程执行初始化,因此新线程会等待main线程对StaticThreadInit类执行初始化结束。

这时候满足死锁条件:两个线程互相等待对方执行,因此都不能向下执行。因此程序执行到此处就出现了死锁。

上面程序的死锁原因在于调用了t.join()。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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