参考: https://stackoverflow.com/questions/154551/volatile-vs-interlocked-vs-lock/154803

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

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

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

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

直接读取wav文件是int数组,但是有一些实现返回的是double数组,还有些输入是double数组:那我们要互相调用的时候还是要看看两者到底有什么关系,其实很简单. 以单身道,16bit为例 /** * For Mono, 16bit, only! * @author karl * */ public class BasicIntDoubleConvetor { private static final float floatScale = 32768; public double[] arr

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

import java.util.Scanner; public class ScannerIntTest{ public static void main(String [] args){ int num1,num2; num1 = getIntNumber();//调用函数getIntNumber()来获取一个从键盘输入的整数 num2 = getIntNumber(); System.out.println("first number "+num1+"-----&quo

使用的主要函数是int.from_bytes 代码如下: f = open('./T26.dat', 'rb') for i in range(20): A = f.read(2) A = int.from_bytes(A,signed=True,byteorder='little') print(A) data.append(A) 这段代码以二进制方式打开T26.dat文件,循环二十次每次读取两个字节,对应有符号的16bit整数,即int16. 需要注意的是,byteorder决定了高位在哪一

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()

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

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

程序片段(01):01.多线程.c+02.多线程操作.c 内容概要:多线程 ///01.多线程.c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <Windows.h> #include <process.h> //01.线程任务函数剖析: // 1."封装"线程任务代码 // 2.MessageBox();作用: // 用于"阻塞"当前线程的继续执行状态 // 也就是

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

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