《Java并发编程实战指南》:深度探索多线程与并发安全

需积分: 50 4 下载量 19 浏览量 更新于2024-07-20 收藏 3.99MB PDF 举报
《Java Concurrency in Practice》是由Brian Göetz、Tim Peierls、Joshua Bloch、Joseph Bowbeer、David Holmes和Doug Lea合著的一本权威指南,专为Java程序员设计,旨在深入解析Java中的并发编程。本书在实践中阐述了并发编程的重要性,特别是在多处理器系统中,它可以提升程序的效率,简化异步事件处理,并提供更响应式的用户界面。 章节一介绍了并发编程的历史背景,包括其优势,如利用多核处理器提高计算能力,通过线程模型简化复杂任务,以及处理异步操作的便利性。然而,同时提到了并发编程的风险,如安全、活动生成器和性能问题,这些都强调了正确设计和管理并发代码的必要性。 第二部分——基础,着重于核心概念。第2章“线程安全”探讨了线程安全的含义,包括原子性操作(保证一个操作在并发环境中不会被打断)和锁定机制(使用synchronized关键字或Lock接口确保对共享资源的互斥访问)。作者还讨论了如何通过锁定机制保护状态,以及线程安全与性能之间的平衡。 第3章“共享对象”深入研究可见性、发布和逃逸分析,以及如何限制线程对共享数据的访问。作者强调了不可变对象的重要性,它们可以提供天然的安全性,同时讨论了如何安全地公布对象的状态。 第4章“组合对象”涉及设计面向并发的类和组件,如何将小的线程安全组件组合成更大、更复杂的结构,以实现高效的并发控制。这章可能还会讲解如何利用线程池来提高吞吐量和响应性。 本书不仅涵盖了基本的并发原理,还触及了高级主题,如显式锁、原子变量(Atomic Variables,如AtomicInteger和AtomicReference)、非阻塞算法等,以及如何开发自定义同步工具类,以适应各种并发场景的需求。通过阅读这本书,Java开发者能够增强自己的并发编程技能,理解和避免常见的并发陷阱,从而编写出更加健壮、高效和可扩展的并发代码。无论你是初学者还是经验丰富的Java开发者,本书都是提升并发编程能力不可或缺的参考资料。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行