获取线程的方式有哪些？说出自定义线程池中的形参有哪些？

获取线程的方式主要有以下几种：

1. 继承Thread类，重写run()方法，然后调用start()方法启动线程。
2. 实现Runnable接口，实现run()方法，然后将实现了Runnable接口的类作为Thread类的构造函数参数，最后调用start()方法启动线程。
3. 使用线程池，通过ThreadPoolExecutor类的execute()方法执行任务。

自定义线程池中的形参通常包括以下几个：

1. corePoolSize：核心线程数，即线程池中最少有多少个线程。
2. maximumPoolSize：线程池中最多能有多少个线程。
3. keepAliveTime：非核心线程的存活时间，即当线程池中的线程数大于corePoolSize时，空闲线程的存活时间。
4. unit：时间单位，用于定义keepAliveTime的单位。
5. workQueue：任务队列，用于存储等待执行的任务。
6. threadFactory：线程工厂，用于创建新的线程。
7. handler：拒绝策略，用于当线程池已经达到最大线程数，并且任务队列已满时，如何拒绝新的任务。

相关问题

python有形参吗？

是的，Python中的函数可以有形参。形参是在定义函数时指定的参数，用于接收传递给函数的值。在函数被调用时，实参会被传递给形参，并在函数体内使用。

以下是Python中定义函数形参的方式：
1. 位置参数：通过位置来确定实参与形参的对应关系。例如：

   def add(x, y):
       return x + y

在这个例子中，`x`和`y`就是位置参数。

2. 默认参数：在定义函数时，可以为形参指定默认值。如果调用函数时没有传递对应的实参，将使用默认值。例如：

   def greet(name, message="Hello"):
       print(message, name)

在这个例子中，`message`参数有一个默认值"Hello"，如果调用函数时只传递了`name`参数，`message`将使用默认值。

3. 可变参数：有时候我们不确定需要传递多少个实参给函数，这时可以使用可变参数。Python提供了两种方式来实现可变参数：
- *args：用于接收任意数量的位置参数。例如：

     def add(*args):
         result = 0
         for num in args:
             result += num
         return result

在这个例子中，`args`是一个元组，可以接收任意数量的位置参数。

- **kwargs：用于接收任意数量的关键字参数。例如：

     def print_info(**kwargs):
         for key, value in kwargs.items():
             print(key, ":", value)

在这个例子中，`kwargs`是一个字典，可以接收任意数量的关键字参数。

希望以上回答对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

keras中conv2d的形参有哪些

在Keras中，Conv2D是卷积层的一个类，用于实现二维卷积操作。Conv2D的主要参数如下：

- filters：卷积核的数量，即输出的维度（整数）。
- kernel_size：卷积核的大小，可以是单个整数或一个2个整数的元组/列表，表示卷积核的高度和宽度。
- strides：卷积操作的步长，可以是单个整数或一个2个整数的元组/列表，表示卷积操作在高度和宽度上的步长。默认为(1,1)。
- padding：填充方式，可以取值为"valid"或"same"。"valid"表示不进行填充，"same"表示在输入数据的边缘进行填充，使得输出数据的尺寸与输入数据相同。默认为"valid"。
- activation：激活函数，如"relu"、"sigmoid"等。
- use_bias：是否使用偏置项（布尔值）。默认为True。
- kernel_initializer：卷积核的初始化方法（如"glorot_uniform"、"he_normal"等）。
- bias_initializer：偏置项的初始化方法。
- kernel_regularizer：卷积核的正则化方法（如L1、L2正则化等）。
- bias_regularizer：偏置项的正则化方法。
- activity_regularizer：输出的正则化方法。
- input_shape：输入数据的形状，可以是一个元组/列表，表示输入数据的高度、宽度、通道数（仅限于使用该层作为模型的第一层时）。

例如：

from keras.layers import Conv2D

model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding="same", activation="relu", input_shape=(28, 28, 3)))

这个例子中，我们创建了一个卷积层，其中卷积核的数量为32，大小为3x3，步长为1x1，使用"same"填充方式，激活函数为"relu"，输入数据形状为(28, 28, 3)。