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技术福利包 - Future 模式、并行流行线、同步控制之ReentrantLock 的实现、同步控制之自定义SafeQueue、Fork/Join
netcobol
2018-04-09 10:50:52
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Java高并发程序-Chapter4 并行模式与算法(第二十六讲)Future 模式
https://blog.csdn.net/netcobol/article/details/79737414
Java高并发程序-Chapter4 并行模式与算法(第二十七讲)并行流行线
https://blog.csdn.net/netcobol/article/details/79737643
Java高并发程序-Chapter3 JDK并发包(第十七讲)同步控制之ReentrantLock 的实现
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Java高并发程序-Chapter3 JDK并发包(第十八讲)同步控制之自定义SafeQueue
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Java高并发程序-Chapter3 JDK并发包(第二十讲)Fork/Join
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更多技术,关注 https://blog.csdn.net/netcobol Java高并发程序-Chapter4 并行模式与算法(第二十六讲)Future 模式 https://blog.csdn.net/netcobol/article/details/79737414 Java高并发程序-Chapter4 并行模式与算法(第二十七讲)并行流行线 https://blog.csdn.net/netcobol/article/details/79737643 Java高并发程序-Chapter
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丨灬丨筱
2018-05-03
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谢谢分享,期待下次的分享
卡布奇诺er
2018-05-02
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不错,感谢分享~已收藏
xwj
2018-05-02
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实用,谢谢分享!
卡布奇诺er
2018-04-25
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感谢分享
tbqh_001
2018-04-25
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感谢分享~~
vchalf_moon
2018-04-17
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再接再厉,多多分享
Pro2018
2018-04-17
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原理解释非常好,如果在代码中多增加一点说明或解释就更好了
line_us
2018-04-12
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更多技术,关注
执笔记忆的空白
2018-04-12
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再接再厉,多多分享
kampoo
2018-04-10
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看标题不错的,这个严重推荐,对Java程序员进阶很有帮助~ 平常对这几种技术很喜欢用,也比较得心应手。不过当初还是踩过坑~
其实我是真性情
2018-04-09
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YOLO26算法城市建筑入口坡道目标检测+训练好的模型+302张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中
包
含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲
线
与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲
线
前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
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