在伪代码中,表示两个变量之间的关系可以使用赋值操作符(=)来表示。赋值操作符将右侧的值赋给左侧的变量,表示左侧变量与右侧值之间的关系。例如,如果有两个变量a和b,要表示a等于b的关系,可以使用伪代码中的赋值操作符:a = b。这样就表示了a和b之间的关系是相等的。在伪代码中,还可以使用其他的操作符来表示不同的关系,例如大于(>)、小于(<)、大于等于(>=)、小于等于(<=)等。这些操作符可以用来表示两个变量之间的大小关系。
最近爆肝了这系列文章 全网最硬核 Java 新内存模型解析与实验,从底层硬件,往上全面解析了 Java 内存模型设计,并给每个结论都配有了相关的参考的论文以及验证程序,我发现多年来对于 Java 内存模型有很多误解,并且我发现很多很多人都存在这样的误解,所以这次通过不断优化一个经典的 DCL (Double Check Locking)程序实例来帮助大家消除这个误解。
1、基础与概念 (1)、共享性、互斥性、原子性、可见性、有序性。 (2)、JMM内存模型——描述线程本地内存和主内存之间的抽象关系。线程A和线程B之间通讯,需要通过主内存。 JMM属于语言级的内存模型
今天讲的这篇文论中提到的Lockset方法同样也是和Happens-Before结合来进行动态数据竞争检测,这篇论文中使用的Happens-Before方法不是上一篇文章中提出的Djit+方法,而是使用Threadset方法,同时这篇论文提出的自适应检测方法能够在Threadset和Lockset自由切换,并且在检测共享对象的粒度上也是自适应的(这里的话不会提如何自适应的,将会在以后的文章中提到)。
类定义:用UML语言的方式表示某个类,类定义包含三个部分:类名称、类的属性、类的方法,如图:
伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。使用伪代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言(C, Java, Pascal)实现。因此,伪代码必须结构清晰,代码简单,可读性好,并且类似自然语言。
1. Java 内存内存模型 vs JVM 运行时数据区 2. 初看 Java 内存模型 多线程程序语义:当多个线程修改了共享内存中的值时,应该读取到哪个值的规则。这些语义没有规定如何执行多线程程序,
在上一篇笔记中,我们介绍到了通过信号量机制解决进程同步和进程互斥问题的原理,不过,在遇到实际问题的时候,信号量机制到底是如何发挥作用的呢?这篇笔记将会从几个经典的问题出发,在解决问题的过程中,我们会体会到信号量机制的运用。
我们来看一个最简单的机器学习模型:线性回归。这个模型基于一种假设:我们的样本数据的特征和标签之间存在着线性关系,也就是说以样本特征为自变量的线性函数值就是样本标签。
1、信号量的定义: struct semaphore { spinlock_t lock; unsigned int count; struct list_head wait_list; }; 在linux中,信号量用上述结构体表示,我们可以通过该结构体定义一个信号量。 2、信号量的初始化: 可用void sema_init(struct semaphore *sem, int val);直接创建,其中val为信号量初值。也可以用两个宏来定义和初始化信号量的值为1或0: DECLAR
在编程中,常常遇到表达式(Expression)和语句(Statement)这两个概念,有很多资料对二者的区别进行了阐述,不一而足。根据我们的数学知识可知,编程语言中的“表达式”应该是借鉴了或者延续了数学的同名概念。数学中的表达式是由数字、变量、算符、括号等依据上下文的规则而得的定义良好的组合,例如: 、
写在前面 ---- 下面的内容,《Obcject-C 高级编程 iOS与OS X 多线程和内存管理》一书是去年看的。那时想总结的,忘记了,趁着最近有时间,再把这本书回炉重新理解再看一遍,对比自己的理解,以及一些Swift内存管理的知识总结的内容,可能文章内容会比较长,就是希望自己能把内存管理这方面的知识真正的仔细总结一下,也方便自己以后回顾: 到底什么是ARC? 在书中一句话总结成了“ARC(Automatic Reference Counting)代表的是自动引用计数,
下面的内容,《Obcject-C 高级编程 iOS与OS X 多线程和内存管理》一书是去年看的。那时想总结的,忘记了,趁着最近有时间,再把这本书回炉重新理解再看一遍,对比自己的理解,以及一些Swift内存管理的知识总结的内容,可能文章内容会比较长,就是希望自己能把内存管理这方面的知识真正的仔细总结一下,也方便自己以后回顾:
如果Java内存模型中所有的有序性都仅仅靠volatile和synchronized来完成,那么有一些操作将会变得很烦琐,但是我们在编写Java并发代码的时候并没有感觉到这一点,这是因为Java语言中有一个“先行发生”(happens-before)的原则。 这个原则非常重要,它是判断数据是否存在竞争、 线程是否安全的主要依据,依靠这个原则,我们可以通过几条规则一揽子地解决并发环境下两个操作之间是否可能存在冲突的所有问题。
硬件同步原语(Atomic Hardware Primitives)是由计算机硬件提供的一组原子操作,我们比较常用的原语主要是CAS和FAA这两种。
最近小编接触了遗传算法(Genetic Algorithm)。关于遗传算法,公众号内已经有多盘技术推文介绍:
相关关系:当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时,与之相对应的另一变量的值虽然不确定,但它仍按某种规律一定的范围内变化。变量间的这种相互关系,称为具有不确定性的相关关系。
开篇,我们来问几个问题,相信是个程序都知道: 比如,0,1 代表什么? 比如,A,B,C,D,E 代表什么? 0,1是数值,是二进制位; ABCDE是符号,可以作为变量。 如果不懂,可以继续看下面的伪代码: vA=""; vB=""; vC=""; vD=""; vE=""; 这几个变量代表什么意思?它们之间有什么关系? 这5个变量,都代表字符串“”啊 现在,看这个伪代码: 变量1=""; 这个有问题吗? 再继续: 太极=""; 有问题吗? 没毛病,都是空字符串。 答对了,这么简单,是吧? 但
数据分析(工程)师/数据科学家能力测评表 模块知识点问题示例概率和统计线性回归和正则化写出不同正则化的线性回归损失函数,R2, 参数估计概率分布写出高斯分布的概率密度函数统计检验t检验,什么是P_value,卡方检验采样Gibbs采样,MCMC 分层采样,分组采样贝叶斯公式写出贝叶斯公式。两个盒子分别有r1, r2个红球, b1,b2个蓝色球,现在小明抽到一个红球,问这个红球来自第一个盒子的概率是多少?参数估计矩估计,最大似然估计的理论基础,区间估计中随机区间及相应概率的理解。数据清洗与可视化缺失值处理列举
进程同步:在多道程序环境下,进程是并发执行的,不同进程之间存在着不同的相互制约关系。
前段时间,图注意力网络(GAT)一作 Petar Veličković 在 Twitter 上晒出了自己的博士论文——《The resurgence of structure in deep neural networks》。在那篇论文中,他汇总了自己近年来在图神经网络领域的研究,包括 GAT、Deep Graph Infomax 等重要工作。
不论学习有多忙,也要抽空读点书。 算法 什么是算法? 有一个很著名的公式 “程序=数据结构+算法”。 曾经跟朋友吃饭的时候我问他什么是算法,他说算法嘛,就是一套方法,需要的时候拿过来,套用就可以,我吐槽他,他说的是小学数学题的算法,不是编程的算法。 算法,从字面意义上解释,就是用于计算的方法,通过该这种方法可以达到预期的计算结果。目前,被广泛认可的算法专业定义是:算法是模型分析的一组可行的,确定的,有穷的规则。通俗的说,算法也可以理解为一个解题步骤,有一些基本运算和规定的顺序构成。但是从计算机程序设计的角
转一篇关于Python GIL的文章。 归纳一下,CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头,所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势,但又要保证线程之间数据完整性和状态同步,就采用了最简单的加锁的方式(所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的!)。Python库的开发者们接受了这个设定,即默认Python是thread-safe,所以开始大量依赖这个特性,无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效,但是此时由于内
流程控制是每种编程语言控制逻辑走向和执行次序的重要部分,流程控制可以说是一门语言的“经脉”。
今天学习的是微软的一篇论文《metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks》,发表于 KDD 2017,目前引用次数超 500 次。
耦合是衡量模块间相互依赖关系紧密程度的一个指标,在软件工程中,通常希望模块之间的耦合度越低越好,以提高代码的可维护性和可重用性。下面我将用表格的形式,对您提到的耦合分类进行讲解,并为每种耦合提供一小段示例代码(使用Java语言或伪代码)以帮助理解。
往期文章在热点数据如何更新的一篇文章中有提到对账系统。其实我在实际业务场景中是有遇到过类似对账的优化问题的。说优化之前要掌握一点就是一定要掌握Java并发包的相关特性。本章节对此有很大依赖。
这期给大家分享一个读者给我分享的一个关于 MyBatis 的“编程小技巧”,说真的,这骚操作,直接把我看得一愣一愣的。
机器学习的整个流程分为训练、测试、预测三个要素,上次分享了机器学习目的是利用训练出的模型来预测新的结果。
类有很多种提炼角度,需要根据系统地目标、业务的场景,选取合适的角度对事物进行归纳。
根据JMM中规定的happen before和同步原则: 对某个volatile字段的写操作happens- before每个后续对该volatile字段的读操作。 对volatile变量v的写入,与所有其他线程后续对v的读同步
当优化问题的目标函数为两个或两个以上时,该优化问题就是多目标优化。不同于单目标优化问题,多目标问题没有单独的解能够同时优化所有目标,也就是目标函数之间存在着冲突关系,其最优解通常是一系列解。多目标优化问题的解决办法有两类:一种是通过加权因子等方法将多目标转换成单目标优化问题,这种方法缺点明显;现在更多地是采用基于Pareto最优解的方法。
下载 拖入文本 找到flag : AGCTF{MetaData_1s_Important}
决策树是一种常见的机器学习算法,它的思想十分朴素,类似于我们平时利用选择做决策的过程。
本系列每篇文章都是从实际生产出发,帮助大家理解全局一致性快照。可能很多小伙伴都知道 flink 是使用 barrier 来做全局一致性快照,但是我提两个问题,为什么 flink 的 barrier 能够保证全局一致性快照的正确性?barrier 到底发挥了怎样的作用?小伙伴们能回答上来么,有想过背后的原因嘛,楼主通过本篇文章抛砖引玉,希望小伙伴们能够喜欢~ ❞
在目前的视频流媒体的研究中,因果查询通常用来研究不同因素之间的因果关系,这种分析可以帮助视频流媒体服务提供商了解特定因素如何影响用户体验,从而优化服务。但在实际场景中,很难进行完全随机的实验来确定不同因素之间的因果关系,特别是当涉及到网络性能、用户行为和视频质量等复杂因素时。本文提出了 Veritas 框架,该框架利用现有的记录数据,因果推理和反事实查询,来推断不同设计选择(不同的 ABR 算法、ABR 算法中新的视频质量选项等)对视频流媒体性能的影响,因此,Veritas 框架能通过不同的设计来推断对视频流媒体性能的影响,有助于改善视频流媒体服务的高效性和稳定性。
【新智元导读】 本文来自百度PaddlePaddle团队成员骆涛,他在文章中介绍了百度深度学习开源框架Paddlepaddle新推出的API,它们能更好地支持分布式作业,有效减少程序代码量,提供包括reader、reader-creator和reader-decorator的组合式概念,使数据操作可以反复起效。同时推出的还有新书《深度学习入门教程》,文内附免费获取地址。 PaddlePaddle是百度于2016年9月开源的一款分布式深度学习平台,为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。为了使PaddlePa
在学习面向对象设计时,类关系涉及依赖、关联、聚合、组合和泛化这五种关系,耦合度依次递增。关于耦合度,可以简单地理解为当一个类发生变更时,对其他类造成的影响程度,影响越小则耦合度越弱,影响越大耦合度越强。
Java并发的通信机制是通过共享内存实现的。线程之间共享程序的公共状态,线程通过读写内存中的公共状态进行隐式通讯。这对程序员是透明的,我们需要理解其工作机制,以防止内存可见性问题,从而编写出正确同步的代码。
•我们要实现一个完全的AP系统。即集群中只有一个节点存活,也能向外提供服务。在此基础上,我们如何保证数据最终一致性?•在一个庞大的集群中,对某个数据修改后,如何同步到其他节点?•在一个去中心化的集群中,各节点都是对等节点。如何同步数据,使保证各节点数据达到一致?
之前我的笔记都是在OneNote上记录的,苦于OneNote羸弱的跨平台性,我决定抛弃OneNote,今后的笔记都用Markdown记录,方便迁移也方便调整格式。文章一开始编辑后会保存在我的Github仓库中(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes),整理完后会发到公众号上,并延时同步到我的腾讯云。
说到字典,前端同学可以理解其为:对象。因为python中的字典和js中的对象长的不能说很像,简直就是一样。
并发编程并不是一项孤立存在的技术,也不是脱离现实生活场景而提出的一项技术。 相反,并发编程是一项综合性的技术,同时,它与现实生活中 的场景有着紧密的联系。 并发编程有三大核心问题: 分工问题 同步问题 互斥问题 本文就对这三大核心问题进行简单的介绍。 1 分工问题 关于分工,比较官方的解释是:一个比较大的任务被拆分成多个大小合适的任务,这些大小合适的任务被交给合适的线程去执行。 分工强调的是执行的性能。 ▊ 类比现实案例 可以类比现实生活中的场景来理解分工,例如,如果你是一家上市公司的 CEO,那么,你
Java面试系列1 1 静态变量和实例变量的区别? 静态变量也称作类变量,由static修饰,如:static int s; s就是静态变量,它只能通过类来访问。 实例变量没有static修饰符,它只能通过实例对象来访问。 同一类的不同的实例对象有自己的实例变量,但是它们共享同一个静态变量。当一个实例对象修改了它的实例变量时,不会影响其他的实例对象。如果一个实例对象修改了静态变量,则会影响其他的对象实例。 在java中类的静态变量在内存中只有一个,java虚拟机在加载类的过程中为静
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 并发编程并不是一项孤立存在的技术,也不是脱离现实生活场景而提出的一项技术。 相反,并发编程是一项综合性的技术,同时,它与现实生活中 的场景有着紧密的联系。 并发编程有三大核心问题: 分工问题 同步问题 互斥问题 本文就对这三大核心问题进行简单的介绍。 1 分工问题 关于分工,比较官方的解释是:一个比较大的任务被拆分成多个大小合适的任务,这些大小合适的任务被交给合适的线程去执行。 分工强调的是执行的性能。 ▊ 类比现实案例 可以类比现实生活中的场景来理
大家好,今天给大家介绍一个很厉害的数据结构,它的名字就很厉害,叫SB树,业内大佬往往叫做傻叉树。这个真不是我框你们,而是它的英文缩写就叫SBT。
所以呢它主要是两个作用:一个是线程可见(保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性,即一个线程修改了某个变量的值,这新值对其他线程来说是立即可见的。),一个是防止指令重排序。要理解这些首先呢需要了解我们java的一个内存模型(Java Memory Model,JMM)
我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees, 分类回归树) 的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云