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    java 线程public void run()中值如何返回

    此接口提供一种将任务提交与每个任务将如何运行的机制(包括线程使用的细节、调度等)分离开来的方法。通常使用 Executor 而不是显式地创建线程。...true boolean isDone()如果任务已完成,则返回 true Executors类中都是静态方法 Thread类,程序中的执行线程。...方法一:Java5新增了Callable接口获得线程的返回值 import java.util.concurrent.Callable; import java.util.concurrent.ExecutionException...,我们常实现Runnable接口,Runnable没有返回值,要想获得返回值,Java5提供了一个新的接口Callable */ public static void main(...future对象之前可以使用isDone()方法检测future是否完成,完成后可以调用get()方法获得future的值, * 如果直接调用get()方法,get()方法将阻塞值线程结束

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    java 线程public void run()中值如何返回

    此接口提供一种将任务提交与每个任务将如何运行的机制(包括线程使用的细节、调度等)分离开来的方法。通常使用 Executor 而不是显式地创建线程。...true boolean isDone()如果任务已完成,则返回 true Executors类中都是静态方法 Thread类,程序中的执行线程。...方法一:Java5新增了Callable接口获得线程的返回值 import java.util.concurrent.Callable; import java.util.concurrent.ExecutionException...,我们常实现Runnable接口,Runnable没有返回值,要想获得返回值,Java5提供了一个新的接口Callable */ public static void main(...future对象之前可以使用isDone()方法检测future是否完成,完成后可以调用get()方法获得future的值, * 如果直接调用get()方法,get()方法将阻塞值线程结束

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    童欣:从互动图像到智能图像

    非常荣幸能有这个机会向大家展示一下我们在微软亚洲研究院最近所做的一些工作,在去年先进技术影像会议上,我给大家介绍了我们如何研发一些技术帮助大家更迅捷、更方便地来采集真实世界中的一些三维内容,那么今天我讲的是进一步的如何“从交互图形到智能图形...所谓的大量训练数据就是我们需要给用户、我们需要给我们的算法,提供成万对或者成十万对的输入图像和对应的真实的材质贴图。这件事情是非常难的,因为如果我们能够生成这么多的材质贴图,我们就不需要做这项工作了。...那我们的一个重要观察是虽然我们没有很多这样的训练数据能生成出来,但是我们在真实世界中从网上能够下载到大量的材质的图像出来。...然后我们发现另外一件很有意思的事情,假设我给了你一套材质贴图之后,现在的绘制算法已经足够得好了,它可以帮助我们非常真实地生成一些高质量的图像出来。...就是说一个逆向的过程实际上对我们来说是现成的,那我们就研发了一个算法,希望能利用这些大量的从网上下载到的图片。和我们的这个逆向的绘制过程一起,来帮助我们做一个深度学习的训练过程。

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    Python多线程并行执行两个函数,并获取线程返回结果

    参考链接: 在Python中返回多个值 本人使用场景是,获取用户数据,然后插入到库中,并返回查询该用户的相关结果,实际上包含两个操作:  1.插入  无返回值 2.查询,有返回值。...这两个操作没有依赖关系,就是不插入也可以返回查询结果,为什么选择并行,是因为插入操作耗时,如果是串行计算会影响查询返回时间。 ...def two(i):     a = i+3     print('two', a)     return a def get_result(a):     threads = []  # 定义一个线程池...__name__)     t1 = threading.Thread(target=one)  # 建立一个线程并且赋给t1,这个线程指定调用方法one,并且不带参数     threads.append...(t)  # 把t1线程装到threads线程池里     # t2 = threading.Thread(target=two, args=(a,))     threads.append(t1)

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    从图像到语言:图像标题生成与描述

    本节围绕该基本框架,从视觉特征提取、视觉语义选择和模型设计与优化等方面,介绍当前流行的方法和模型架。 ?...此 外, Kuznetsova 等 人(2014)提出了另一种基于随机树合成的图像描述生成方法,首先检测出待描述图像中的语义片段,然后从检索库中寻找携带类似语义的图像及其描述,并将其视觉片段和对应描述单独抽取出来...Jiang 等人(2018) 从视觉特征互补的角度出发,使用多个CNN 模型提取图像的视觉特征,然后将其送入多个RNN 网络,结合多注意力机制,在不同的时间步上关注更为丰富的视觉信息。...首先根据图像内容使用相似度与标题共识分值,从训练集中检索出相关的描述句子,然后使用文本引导注意力单元计算词汇与视觉区域的相关度,并据此提取图像的上下文特征。...Mathews 等人(2016)从情感表达的个性化特点出发,通过设计一种开关式 RNN 单元,为图像生成具有“积极(positive)”或“消极(negative)”情感的描述句子。

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    基于tensorflow的图像处理(三) 多线程输入图像处理框架

    每次调用文件读取函数时,该函数会先判断当前是否已有打开的文件可读,如果没有或者打开的文件已经读完,这个函数会从输入队列中出队一个文件并从这个文件中读取数据。...此函数会从输入文件队列中获取不同的文件分配给不同的线程。这个函数会平均分配文件以保证不同文件中的数据会被尽量平均地使用。...features['label']height, width = features['height'], features['width']channels = features['channels']# 从原始图像解析出像素矩阵...,并根据图像尺寸还原图像decoded_image = tf.decode_raw(image, tf.uint8)decode_image.set_shape([height, width, channels...在读取样例数据之后,需要将图像进行预处理。图像预处理的过程也会通过tf.train.shuffle_batch提供的机制并行地跑在多个线程中。

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