需求:使用多线程来处理同一个List中的数据,希望每个线程处理的数量是均匀的 事例代码如下: public class Test { static class HandleThread extends Thread { private String threadName; private List<String> list; private int startIndex; private int endIndex; public HandleThread(String threadName,

前言 今天是五一假期第一天,按理应该是快乐玩耍的日子,但是作为一个北漂到京师的开发人员,实在难想出去那玩耍.好玩的地方比较远,近处又感觉没意思.于是乎,闲着写篇文章,总结下昨天写的程序吧. 昨天下午朋友跟我聊起,他说有个需求,需要把上G的txt文件读取写入到数据库.用普通的io结果自然是OOM了,所以果断用NIO技术.为了提高速度,自然还得用上多线程技术. 接下来就介绍一下实现思路以及相关的知识点. 内容 一.对文件分区 为了充分利用多线程读取,就需要把文件划分成多个区域,供每个线程读取.那么就

多线程读取文件: # _*_coding:utf-8_*_ import time, threading, ConfigParser ''' Reader类,继承threading.Thread @__init__方法初始化 @run方法实现了读文件的操作 ''' class Reader(threading.Thread): def __init__(self, file_name, start_pos, end_pos): super(Reader, self).__init__() sel

参考文章:Multi-threaded Camera Caffe Inferencing TX2之多线程读取视频及深度学习推理 背景 一般在TX2上部署深度学习模型时,都是读取摄像头视频或者传入视频文件进行推理,从视频中抽取帧进行目标检测等任务.但对于较大的模型,推理的速度是小于视频的帧率的.如果我们使用单线程进行处理,即读取一帧检测一帧,推理会堵塞视频的正常传输,表现出来就是摄像头视频有很大的延迟,如果是对实时性要求较高,这种延迟是难以接受的.因此,采用多线程的方法,将视频读取与深度学习推理放

一.tensorflow读取机制图解 我们必须要把数据先读入后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9s,那么就意味着每过1s,GPU都会有0.1s无事可做,这就大大降低了运算的效率. 解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中,将数据读入内存的一个队列,如下图所示: 读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中,而负责计算的是另一个线程,计算需要数据时,直接从内存队列中取就可以了.这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题! 在tensorflow中,为了方便

背景 一般在TX2上部署深度学习模型时,都是读取摄像头视频或传入视频文件进行推理,从视频中抽取帧进行目标检测等任务.对于大点的模型,推理的速度是赶不上摄像头或视频的帧率的,如果我们使用单线程进行处理,即读取一帧检测一帧,推理会堵塞视频的正常传输,表现出来就是摄像头视频有很大的延迟,如果是对实时性要求较高,这种延迟是难以接受的.因此,采用多线程的方法,将视频读取与深度学习推理放在两个线程里,互不影响,达到实时的效果. 实现方法 将摄像头的视频读取放入子线程,充当一个生产者的角色,将推理放入主线程,

重在展示多线程ThreadPoolExecutor的使用,和线程同步器CountDownLatch,以及相关CAS的原子操作和线程安全的Map/队列. ThreadPool主线程 1 import java.io.BufferedWriter; 2 import java.io.File; 3 import java.io.FileWriter; 4 import java.util.*; 5 import java.util.concurrent.*; 6 import java.util.c

多线程读取数据的机制 tf中多线程读取数据跟常规的python多线程思路一致,是基于Queue的多线程编程. 主线程读取数据,然后计算,在读数据这部分有两个线程,一个线程读取文件名,生成文件名队列,另一个线程从文件名队列中获取文件名,并读取相应文件,生成数据队列. 图示如下 tensorflow 在队列中加入“结束”标记符,当读取线程检测到该标记符时,会抛出异常OutOfRange,后续代码会捕捉该异常,从而结束线程. 读取文件的相应函数 tf.train.string_input_produc

第一步:先创建一个DBhepler类,作为连接数据库中心,这个不过多说明,单纯作为数据库的连接........... 1 public static string Constr = "数据库连接字符串"; 2 public static DataTable Select(string sql, SqlParameter[] sp) 3 { 4 using (SqlConnection conn = new SqlConnection(Constr)) 5 { 6 conn.Open()

import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.commons.lang3.ArrayUtils;   public class Test_4 {     /**      * 多线程处理list      *       * @param data  数据list      * @param threadNum  线程数      */     public synchronized void handl

本文转载自:http://blog.csdn.net/wang1989cs/article/details/47663565 import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.commons.lang3.ArrayUtils; public class Test_4 { /** * 多线程处理list * * @param data 数据list * @param threadNum 线程数 */ publi

新公司入职一个多月了,至今没有事情可以做,十来个新同事都一样抓狂,所以大家都自己学习一些新东西,我最近在看zookeeper,感觉蛮不错的,和微服务的zuul以及eureka功能类似,只是代码复杂了一些.而今天,我所要说的是java多线程读取文件的两个例子: 例子1:java多线程批量读取文件 package face.thread.ReadFile; /** * 多线程读.写文件 *  */import java.io.BufferedReader;import java.io.Buffere

在上一篇C#多线程之线程同步篇2中,我们主要学习了AutoResetEvent构造.ManualResetEventSlim构造和CountdownEvent构造,在这一篇中,我们将学习Barrier构造.ReaderWriterLockSlim构造和SpinWait构造. 七.使用Barrier构造 在这一小节中,我们将学习一个比较有意思的同步构造:Barrier.Barrier构造可以帮助我们控制多个等待线程达到指定数量后,才发送通知信号,然后所有等待线程才能继续执行,并且在每次等待线程达到

系列一讲解了多线程,本章讲解多线程开发中经常使用到的3个关键字synchronized.ReentrantLock.volatile. 一.synchronized 互斥锁,即操作互斥,并发线程过来,串行获得锁,串行执行代码.就像一个房间一把钥匙,一个人进去后,下一个人得等第一个人出来得到钥匙才能进入.如果代码写的不好(A),可能出现死锁!(A得到锁,B等待A释放锁,A不释放,B死锁) 示例代码: //修饰静态方法:类级别互斥(只要是房子此方法就互斥) public synchronized s

C#使用读写锁三句代码简单解决多线程并发写入文件时提示“文件正在由另一进程使用,因此该进程无法访问此文件”的问题 在开发程序的过程中,难免少不了写入错误日志这个关键功能.实现这个功能,可以选择使用第三方日志插件,也可以选择使用数据库,还可以自己写个简单的方法把错误信息记录到日志文件. 选择最后一种方法实现的时候,若对文件操作与线程同步不熟悉,问题就有可能出现了,因为同一个文件并不允许多个线程同时写入,否则会提示“文件正在由另一进程使用,因此该进程无法访问此文件”. 这是文件的并发写入问题,就需要

(1)OleDB方式 优点:将Excel直接当做数据源处理,通过SQL直接读取内容,读取速度较快. 缺点:读取数据方式不够灵活,无法直接读取某一个单元格,只有将整个Sheet页读取出来后(结果为Datatable)再在Datatable中根据行列数来获取指定的值.            当Excel数据量很大时.会非常占用内存,当内存不够时会抛出内存溢出的异常. 读取代码如下: 1: public DataTable GetExcelTableByOleDB(string strExcelPat

(补充:初始化FileStream时使用包含文件共享属性(System.IO.FileShare)的构造函数比使用自定义线程锁更为安全和高效,更多内容可点击参阅) 在开发程序的过程中,难免少不了写入错误日志这个关键功能.实现这个功能,可以选择使用第三方日志插件,也可以选择使用数据库,还可以自己写个简单的方法把错误信息记录到日志文件. 选择最后一种方法实现的时候,若对文件操作与线程同步不熟悉,问题就有可能出现了,因为同一个文件并不允许多个线程同时写入,否则会提示“文件正在由另一进程使用,因此该进程

1.Threads 1.1 进程 进程是指在系统中正在运行的一个应用程序.每个进程之间是独立的,每个进程均运行在其专用且受保护的内存空间内. 比如同时打开 QQ.Xcode,系统就会分别启动两个进程.通过 "活动监视器" 可以查看 Mac 系统中所开启的进程. 一个程序的一次运行,在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享一块内存. 1.2 线程 线程是进程中执行任务的基本执行单元.一个进程要执行任务,必须得有线程,一个进程(程序)的所有任务都在线程中执行.每一个进程至少有一条线程

(1) OleDb: 用这种方法读取Excel速度还是非常的快的,但这种方式读取数据的时候不太灵活,不过可以在 DataTable 中对数据进行一些删减修改 这种方式将Excel作为一个数据源,直接用Sql语句获取数据了.所以读取之前要知道此次要读取的Sheet(当然也可以用序号,类似dt.Row[0][0].这样倒是不需要知道Sheet) ? if (fileType == ".xls")    connStr = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB

1.使用多线程的几种方式 (1)不需要传递参数,也不需要返回参数 ThreadStart是一个委托,这个委托的定义为void ThreadStart(),没有参数与返回值. 复制代码 代码如下: class Program { static void Main(string[] args) { for (int i = 0; i < 30; i++) { ThreadStart threadStart = new ThreadStart(Calculate); Thread thread = n

使用多线程就一定效率高吗? 有时候使用多线程并不是为了提高效率,而是使得CPU能够同时处理多个事件. 使用场景1 为什么了不阻塞主线程,启动其他线程来做耗时的事情. 比如app开发中耗时的操作都不在UI主线程中做. 使用场景2 实现响应更快的应用程序, 即主线程专门监听用户请求,子线程用来处理用户请求.以获得大的吞吐量.感觉这种情况下,多线程的效率未必高. 这种情况下的多线程是为了不必等待, 可以并行处理多条数据. 比如JavaWeb的就是主线程专门监听用户的HTTP请求,然后启动子线程去处理用