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    JAVA中的内存语义

    volatile写的内存语义   当写一个volatile变量时,JMM会把该线程对应的本地内存中的共享变量值刷新到主内存中。...volatile内存语义的加强 JSR-133之前旧的Java内存模型中,是不允许volatile变量之间重排序,但允许volatile变量与普通变量重排序。...锁的释放和获取的内存语义   当线程释放锁时,JMM会把该线程对应的本地内存中的共享变量刷新到主内存中。   ...锁内存语义的实现   我们知道除了synchronized关键字之外,java中锁的实现大部分依靠AQS去操作。...但是在X86处理器中,final域的读/写不会插入任何内存屏障的(首先不会对写-写操作做重排序,再然后不会对存在简介依赖关系的操作做重排序) final语义增强 没错!

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    页面重构中的语义化

    页面重构中的语义化 由 Ghostzhang 发表于 2009-07-10 18:15 在想什么是“模块化”的时候,HTML部分的模块化也让我烦恼了一段时间,其中引出了另一个问题,就是“语义化”,本文想与大家探讨的内容...当然有些标签在浏览器中并无具体的表现,或表现与其它标签一样,不过方便用户读取内容,不正是“语义化”的意义吗?好像很对,在 森林的聚会 上被allan问到 做语义化到底为了什么?...很多时候我们都只是关注到其中的一方面,比如我们在写代码的时候,更多的关注到当前部分应该使用什么标签,而不是关注到这个内容在整个页面中应该是什么语义的。 前段时间重新思考了这个问题:“什么是语义化”。...,这时标签的语义也就代表了内容的语义。...这可能需要相当的一段时间,而我们正经历着这个过程。 在“语义化”的过程中,的确是需要增加一些标签。这个需要做页面的同学先明白一个问题:我们是为了什么而做页面的?

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    聊聊Rust中的move语义

    heap上的内存,一旦这块做稳妥了,基于c的二进制的binary程序非常稳定(比如业界的redis和nginx),在基于c的代码大型项目至少70%的问题都可以归咎于内存的问题。...move语义 move语义是把一个变量的所有权从一个空间移动到另外一个空间。...Rust中的move语义,比如针对一个对象struct T和一个函数change(t : T),可以传递self到该函数参数,这时候 struct T的所有权就转移到了change函数栈内。...) struct RawVec { ptr: Unique, cap: usize, alloc: A, } rust中的...和memcpy这2个动作,把数据拷贝到heap上 当调用print_t函数时候,rust把t1这个变量的所有权转让给print_t内,原来main stack中的t1被标记为不可访问,但是t1执行的数据还是原来的位置

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    在未知大小的父元素中设置居中

    当提到在web设计中居中元素时。关于被居中的元素和它父元素的信息,你知道的越多就越容易设置。那么假如当你不知道任何信息?居中也是可设置的。...以下的这些方法不太全面,现做补充。 1) 在待居中元素外 包裹table-cell,设置table-cell只是让table-cell中的元素在table-cell中居中。...至于table-cell包裹的待居中元素,能否在其原来的父元素中居中要设置(中在添加tr,td前要先添加tbody。 ---- 困难的:不知道子元素的宽高 当你不知道待居中子元素的尺寸时,设置子元素居中就变得困难了。 ?...最粗俗的方式是像下面这样使用table元素设置居中: ? 如果你担心它的语义,你可以尝试将它和你的内容做个联系。 ? ? CSS tables 可能对你来说可以接受,也可能不能接受。

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    C++10中的移动语义

    第一次默认拷贝构造函数的调用是在demo对象的初始化过程中; 两次拷贝构造函数实在clone函数的调用过程中: clone函数中利用this对象初始化demo对象进行一个拷贝构造,然后返回demo...如果利用C++11的移动语义(Move Semantics),则在clone函数返回的的时候,我们不是重新拷贝一个对象,而是将demo这个临时对象的所有权交给另外一个对象,这样避免了对象的拷贝,提高了效率...移动语义是通过右值引用实现的。在C++中,左值是可以获取其地址的一个量,例如有名称的变量。由于经常出现在赋值语句的左边,因此称其为左值。所有不是左值的量都是右值,例如常量、临时变量或者临时对象。...下面来看一个交换两个对象的swap函数,这是一个经典的使用移动语义提高性能的示例。...如果类型T的复制开销很大,这个交换实现严重影像性能。使用移动语义,swap函数可以避免所有的复制。

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    CSS中关于元素居中的方法总结(超全)

    CSS中关于元素居中的方法 css中一个很重要的问题,就是关于元素的居中,包括水平居中,垂直居中,本文就是为大家总结了:css中对于行内元素与块级元素不同的居中方法....一 行内元素 水平居中: text-align:center; 垂直居中: 1. 单行文本 height 与line-height 的高度相同时,可以实现垂直居中 2....子标签, 设置为行内块级元素,垂直居中,且单独设置行高 注:line-hight:1 ; 这里的1指与父级的字体大小相同,你可以可以直接写具体的px p span{ display: inline-block...垂直居中 方法1: 设置父元素相对定位,子元素position: absolute;top: 50%;同时margin-top值为-(子元素高度的一半),因为设置top值时是相对于盒子顶部,所以想要居中还要往上移动半个盒子的高度才能实现...,bottom,left,right值为0,最后设置margin:auto;这能实现块元素的垂直+水平居中,看代码: <!

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    前端面试经典问题:CSS中居中的几种方式

    作为面试常客,学会这些,面试多点把握,同学间逼格升高 周五,老大说他面试了一个问题,是css居中的问题,然后我们在这边就讨论了一番,周末嗨玩,尾巴上想起这件事,特来总结,希望能帮助到求职和学习的朋友!...[](img1.jpg)这类的其实是img标签,这个markdown转换有问题,特来提醒 1.水平居中的 margin:0 auto; 关于这个,大家也不陌生做网页让其居中用的比较多, 这个是用于子元素上的...3.水平垂直居中(一)定位和需要定位的元素的margin减去宽高的一半 这种方法的局限性在于需要知道需要垂直居中的宽高才能实现,经常使用这种方法 *{...水平垂直居中3 6.水平垂直居中(四)diplay:table-cell 其实这个就是把其变成表格样式,再利用表格的样式来进行居中,很方便 .box{ width...垂直居中5 8.水平垂直居中(六)利用vertical-align:middle; 这方法不常见,但是这位朋友@不二很纯洁 补充后我觉得也不失为一种好方法可以让别人刮目相看,这个方法关键要有一个和容器一样高的元素作为居中的一个参照就像

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    【原创】CSS中的盒子模型以及设置元素居中

    盒子模型: css中每个元素都是一个盒子,它由最内侧“内容区(content)”内侧“内边距(padding)”外侧“边框(border)”,以及最外侧“外边距(margin)”组成 内容区(content...元素的宽度:内容区宽度 + 左右内边距宽度 + 左右边框的宽度 + 左右外边距的宽度。...注意:块级元素的右外边距和设置无关 元素的高度: 内容区高度 + 左右内边距高度 + 左右边框的高度 + 左右外边距的高度。...块级元素左右居中(居中整个块级元素,非块级元素文字): 选中需要左右居中的元素,然后设置左右外边距值为“auto”即margin:0,auto; 注意:需要设置左右居中的块级元素,必须设置宽度属性,且不能脱离文档流...元素上下左右居中(使用相对定位是实现。)

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    深度学习图像中的像素级语义识别

    需要指出的是,该方法需要选择特定环境中的一些固定对象,一般使用深度网络提取对象特征,并进行分类。 算法:AlexNet。...其中,RPN是全卷积神经网络,通过共享卷积层特征可以实现proposal的提取; FastR-CNN基于RPN提取的proposal检测并识别proposal中的目标。...(3) 基于上下文的场景分类: 这类方法不同于前面两种算法,而将场景图像看作全局对象而非图像中的某一对象或细节,这样可以降低局部噪声对场景分类的影响。...将输入图片作为一个特征,并提取可以概括图像统计或语义的低维特征。该类方法的目的即为提高场景分类的鲁棒性。...基于上下文的方法,通过识别全局对象,而非场景中的小对象集合或者准确的区域边界,因此不需要处理小的孤立区域的噪声和低级图片的变化,其解决了分割和目标识别分类方法遇到的问题。

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    语义分割中的 loss function 最全面汇总

    程序员阿德@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/101773544 编辑丨极市平台 导读 本文总结了语义分割中的5个损失函数,详细介绍每个损失函数的使用场景以及特点...1、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较...FCN论文和U-Net论文中针对这个问题,对输出概率分布向量中的每个值进行加权,即希望模型更加关注数量较少的样本,以缓解图像中存在的类别不均衡问题。...而将这个修改和对正负样本不均衡的修改合并在一起,就是大名鼎鼎的 focal loss: 4、dice soft loss 语义分割任务中常用的还有一个基于 Dice 系数的损失函数,该系数实质上是两个样本之间重叠的度量...分子和分母中的 TP 样本都加了两次。

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    语义信息检索中的预训练模型

    背景 搜索任务就是给定一个query或者QA中的question,去大规模的文档库中找到相似度较高的文档,并返回一个按相关度排序的ranked list。...其实,在现在常用的深度检索模型中也经常增加这种人工构造的特征。...预训练模型在倒排索引中的应用 基于倒排索引的召回方法仍是在第一步召回中必不可少的,因为在第一步召回的时候我们面对的是海量的文档库,基于exact-match召回速度很快。...普通的exact-match中衡量一个词在query/document中的重要程度就是通过词频(TF)或者TFIDF,或者TFIDF的改进版本--BM25,例如在建立倒排索引的时候,每个term在不同document...进行对比: T为真实query的bag of words 下一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。

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