自从React hooks发布以来已经有一段时间了,我很喜欢这个特性。这个hooks把我勾上了!
设计线程安全的类: 在设计线程安全类的过程中,需要包含以下三个基本要素: 找出构成对象状态的所有变量; 找出约束状态变量的不变性条件; 建立对象状态的并发访问管理策略。 要分析对象的状态,首先从对象的域开始。如果对象中所有的域都是基本类型的变量,那么这些域将构成对象的全部状态。如果对象的域中引用了其他对象,则该对象的域包含被引用对象的域。 同步策略定义了如何在不违背对象的不变性条件和后验条件的情况下对其状态的访问操作进行协同。同步策略规定了如何将不可变性、线程封闭与加锁机制等结合起来以维护线程的安全性
多个线程同时读写同一共享变量存在并发问题,这里的必要条件之一是读写,如果只有读,而没有写,不会有并发问题。
1.引言 聚合,最初是UML类图中的概念,表示一种强的关联关系,是一种整体与部分的关系,且部分能够离开整体而独立存在,如车和轮胎。 在DDD中,聚合也可以用来表示整体与部分的关系,但不再强调部分与整体的独立性。聚合是将相关联的领域对象进行显示分组,来表达整体的概念(也可以是单一的领域对象)。比如将表示订单与订单项的领域对象进行组合,来表达领域中订单这个整体概念。 我们知道,领域模型是由一系列反映问题域概念的领域对象(实体和值对像)组成,聚合正是应用在领域对象之上。如果要正确应用聚合,我们首先得理清领域对象间
前言 昨天双11,什么也没买。因为没有想到什么必需的用品,何况也没有钱。身为屌丝的我,只能敲敲代码,写一写总结,岂不美滋滋哉。今天看了《五亿探长雷洛》这部电影,非常喜欢刘德华饰演的雷洛,因此雷洛照片
CAP理论断言任何基于网络的数据共享系统,最多只能满足数据一致性、可用性、分区容忍性三要素中的两个要素。但是通过显式处理分区情形,系统设计师可以做到优化数据一致性和可用性,进而取得三者之间的平衡。 自打引入CAP理论的十几年里,设计师和研究者已经以它为理论基础探索了各式各样新颖的分布式系统,甚至到了滥用的程度。NoSQL运动也将CAP理论当作对抗传统关系型数据库的依据。 CAP理论主张任何基于网络的数据共享系统,都最多只能拥有以下三条中的两条: 数据一致性(C),等同于所有节点访问同一份最新的数据副本;
CAP理论断言任何基于网络的数据共享系统,最多只能满足数据一致性、可用性、分区容忍性三要素中的两个要素。但是通过显式处理分区情形,系统设计师可以做到优化数据一致性和可用性,进而取得三者之间的平衡。
同步策略 规定了如何将不变性条件、线程封闭和加锁机制结合起来以维护线程的安全性,并且规定了哪些变量由哪些锁来保护
由于STW会影响程序的性能,因此将步骤3和步骤4的顺序调换,让步骤3的垃圾清除步骤与程序同时进行,能够减小STW的时长。
不变性(Immutability)是函数式编程的核心原理,也有很多面向对象的程序提供了这一特性。在这篇文章中,我将展示什么是完全不变的,如何在JavaScript中使用这个概念,以及为什么它是有用的。
String对象是Java中重要的数据类型,在大部分情况下我们都会用到String对象。其实在Java语言中,其设计者也对String做了大量的优化工作,这些也是String对象的特点,它们就是:不变性,常量池优化和String类的final定义。
在InfoQ播客的这一集中,查尔斯·哈姆伯与迈克尔·佩里谈论了他的书《永恒架构的艺术》。他们讨论的主题包括分布式计算的八个谬误:由L Peter Deutsch和Sun Microsystems的其他人提出的一组断言,描述了新加入分布式应用程序的程序员总是做出的错误假设。其他主题包括Pat Helland的论文“不变性改变一切”、Eric Brewer的CAP定理、最终一致性、位置无关身份和CRDT。他们还讨论了如何将Perry倡导的构建分布式系统的方法引入到需要与可变下游系统集成的真实企业应用程序中。
当然,这些面试题的答案都不是标准答案,只是对答案做了一个简介明了的说明,希望可以快速帮助你梳理重点核心内容。
String对象是java中重要的数据类型,在大部分情况下我们都会用到String对象。其实在Java语言中,其设计者也对String做了大量的优化工作,这些也是String对象的特点,它们就是:不变性,常量池优化和String类的final定义。
本文翻译自《Java Concurrency ?In ?Practice》,定期放送 ,让你利用碎片时间悄悄的看了一本书! 我们的文章是系列的。所以先请允许我加上上篇文章的link:并发编程-原子性
我们曾说过,要编写正确的并发程序,关键问题在于:在访问共享的可变状态时需要进行正常的管理。
本文分享 NeurIPS 2021 论文『Aligning Pretraining for Detection via Object-Level Contrastive Learning』MSRA提出对象级对比学习的目标检测预训练方法!性能SOTA!
特征描述子是用来描述每个关键点特征的唯一数据,它必须能够显著区分各个特征关键点的不同之处,SURF特征描述子是基于Haar小波响应理论的,可以通过积分图进行快速计算,描述子首先要选取关键点周围的像素块(ROI),通常ROI区域的大小为20个像素,分为4×4的网格区域,如下图:
好处:在以前人们是用汇编写代码,但是效率太低,而且跳转语句goto会影响人们对问题的拆分,一行代码中各种goto语句没有结构,熟悉代码也要很长时间。因此出现了ifelse,选择语句控制语句,这些语句很好的支持了功能分解,更有结构层次感相比于之前的 goto更好理解
S 先生 是一位难得的技术同行,学者气质,一见如故。s 先生 作为本公众号(wireless_com) 的第一位投稿者,老曹深感荣幸。CAP 和 分布式系统的讨论和研究很多,但我认为这一篇肯定给大家带来不一样的收获,欢迎留言讨论。
卷积神经网络(CNN)概念解释 传统对象识别-模式识别 传统的模式识别神经网络(NN)算法基于梯度下降,基于输入的大量样本特征数据学习有能力识别与分类不同的目标样本。这些传统模式识别方法包括KNN、SVM、NN等方法、他们有一个无法避免的问题,就是必须手工设计算法实现从输入图像到提取特征,而在特征提取过程中要考虑各种不变性问题、最常见的需要考虑旋转不变性、光照不变性、尺度不变性、通过计算图像梯度与角度来实现旋转不变性、通过归一化来避免光照影响,构建尺度金字塔实现尺度不变性,这其中SIFT与SURF是其这类
由于锁机制可以让他保护起来的代码片段始终被串行访问。也就是一个访问完了,再由下一个来访问。我们可以利用锁的这种特点,来约定一些协议,来对共享的状态进行独占访问。只要一直按照这些约定,就可以确保状态的一致性。 如果你对共享的状态的访问是复合操作(compound actions)的话,比如命中计数器的递增(读取-修改-写入)或者延迟初始化(先检查后执行:check then act),这种复合操作你就必须要保证原子性从而避免race condition的出现,也就是竞态条件的出现。在一个复合操作的整个过程
当一个线程更新了自己工作内存中的数据后,没有写到主内存,其他线程是不知道的。 (1)顺序一致性模型: 要求对改变的值立即进行传播, 并确保该值被所有其他线程接受后, 才能继续执行其他指令. (2) 释放一致性模型: 允许线程将改变的值延迟到锁释放时才进行传播.
古希腊哲学家巴门尼德认为:“人的思想和言语都有一个载体,如果你在这一时间和另外一个时间想到或者谈到同样一件东西,那就说明这件东西在这段时间内没有变化,如有变化的话,你说的就不是同一件东西。” 这让我想起对象的实例。在面向对象设计中,默认情况下并没有约束类的实例是否为可变,这意味着我们可以通过某种方式改变实例的状态。这体现了实例的可变特征。然而,若是站在内存的角度观察实例,则又不然。无论它在内存中存储的状态如何变化,该实例的对象标识依旧是保持不变的。显然,变与不变是相对的。 切换到DDD的命题中,所谓“实体”
interface在java和golang中基本一致,java中的interfece是一个100%抽象类,所有函数都是抽象的。必须要用implements显式指定一个接口,(可以是多个吗?可以,用逗号分隔)
如果某个对象在被创建后其状态就不能被修改,那么这个对象就被称为不可变对象。满足同步需求的另一种方法就是使用不可变对象。不可变对象一定是线程安全的。当满足以下条件时,对象才是不可变的:
传统的图像特征提取(特征工程)主要是基于各种先验模型,通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过计算机自动提取特征(表示工程)实现图像特征的提取与抽象,通过MLP实现数据的回归与分类。二者提取的特征数据都具不变性特征。
在C#中,不可变类型(Immutable Types)是指一旦创建后,其状态或内容不能被修改的数据类型。不可变类型是基于函数式编程的概念,它们通常用于创建不可更改的对象,从而提高代码的可靠性、可维护性和线程安全性。
之前我已经写过一篇关于局部二值模式(LBP)文章,当时主要是介绍了一下局部二值模式的概念与其简单的尺度空间扩展,本文是上一篇文章基础上对局部二值模式的深化,涉及到局部二值模式的不变性介绍,包括光照不变
论文对长尾数据集中的复杂变换不变性进行了研究,发现不变性在很大程度上取决于类别的图片数量,实际上分类器并不能将从大类中学习到的不变性转移到小类中。为此,论文提出了GIT生成模型,从数据集中学习到类无关
本文中的“垃圾”是指计算机中一段内存空间,我们知道CPU、内存和硬盘等是程序运行所需要的资源,这些资源是有限的。程序中对象的分配需要分配内存,这里的内存是实打实的物理内存,对机器来说,内存是有限的,当这片内存分配给A程序之后,就不能分配给B程序了(共享内存除外),所以当分配的对象不再使用时,要尽早释放掉占用的物理内存,进行回收利用。所以垃圾回收(GC)就是回收不在使用的物理内存,并且我们通常所说的垃圾回收是指自动垃圾回收(Automatic Garbage Collection).
对作品进行审核:通过 bookId,找到对应的作品,接下来,将审核状态设置成审核通过。setter 往往是缺乏封装的一种做法。很多人在写代码时,写完字段就会利用 Lombok 生成 getter、setter。setter 同 getter 一样,反映的都是对细节的暴露。
看到一篇文章《计算机视觉中的曲率尺度空间技术: 基本概念与理论进展》——钟宝江,对于尺度空间的理解很有帮助,遂贴部分内容在此,如果涉及侵权,请告知,我会马上删除。
1.引言 在针对大型的复杂领域进行建模时,聚合、实体和值对象之间的依赖关系可能会变得十分复杂。在某个对象中为了确保其依赖对象的有效实例被创建,需要深入了解对象实例化逻辑,我们可能需要加载其他相关对象,且可能为了保持其他对象的领域不变性增加了额外的业务逻辑,这样即打破了领域的单一责任原则(SRP),又增加了领域的复杂性。 那如何去创建复杂的领域对象呢?因为复杂的领域对象的生命周期可能需要协调才能进行创建。 这个时候,我们就可以引入创建类模式——工厂模式来帮忙,将对象的使用与创建分开,将对象的创建逻辑明确地封装
选自arXiv 机器之心编译 参与:路雪、黄小天 通过自监督学习学习视觉表征在计算机视觉领域逐渐开始流行。本文提出可通过不变性的传递实现视觉表征自监督学习,该网络在多种识别任务中均表现不俗,在表面正常
垃圾回收(Garbage Collection,GC) 是Go语言的核心特性之一,是实现内存自动管理的一种形式。golang的自动垃圾回收屏蔽了复杂且容易出错的内存操作,让开发变得更加简单、高效。
SIFT (尺度不变特征变换)和 SURF (加速稳健特征)是图像处理中常用的特征描述算法,用于提取图像中的关键点和生成对应的特征描述子。这些算法具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性等特点,适用于图像匹配、目标识别和三维重建等应用。本文将以 SIFT 和 SURF 特征描述为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行特征提取的基本原理、步骤和实例。
前面两篇文章介绍了Go语言的内存分配策略以及Go协程动态扩充和收缩栈内存的原理,今天这篇文章我们主要来聊一下内存管理的另外一大块内容:垃圾回收。
初学者在构建复杂代码时,往往会吃不准——我这样写对吗?本文就从”不变性“(invariants)的角度,给大家一些增加信心的”打开方式“。
关于垃圾回收,比较常见的算法有引用计数、标记清除和分代收集。Golang 语言使用的垃圾回收算法是标记清除。本文主要介绍一下 Golang 语言的垃圾回收算法。
在计算机编程中,变量和常量是基础概念,用于存储和表示数据。Go语言(也称为Golang)作为一门现代编程语言,对变量和常量的处理方式具有独特的特点。本篇博客将深入探讨Go语言中的变量和常量,从基本概念到使用方法,帮助您理解如何有效地管理数据以及如何保持数据的不变性。
前段时间看到了几篇有意思的文章,也参考了一些相关的讨论,这里想对CNN中的平移和尺度的不变性和相等性,以及CNN对于目标相对和绝对位置、深度的预测原理进行探讨。这些内容对于一些特定任务很重要,比如目标检测、目标分割、深度估计、分类/识别以及单目标跟踪中的置信图预测等。
不可变的对象,一个对象具有不可变行,那么它一定线程安全的,不需要做并发安全的操作,
方法:结合DCNNs和概率图模型,即DCNNs最后一层响应和条件随机场解决分割问题。
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解,PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络,它很好地体现了输入点云的序列不变性。
在早期的计算机中不包含操作系统,它们从头到尾只能执行一个程序,并且这个程序能访问计算机中的所有资源。在这种环境中,不仅程序难以编写和运行,而且对于昂贵且稀有的计算机资源来说也是一种浪费!为了实现较高的资源利用率、公平性以及便利性,这促使人们在计算机中加入操作系统来实现多个程序同时执行。
在 Go 语言中,goroutine 是一种非常轻量级的执行线程。goroutine 是 Go 语言并发模型的核心,允许同时执行多个函数调用。goroutines 在 Go 运行时环境中被多路复用到少量的操作系统(OS)线程上,以实现高效并发。
随着计算机科学的发展,编程语言也在不断地演进和发展。其中,函数式编程作为一种新的编程范式,越来越受到开发者的关注。函数式编程强调函数的纯粹性和不变性,通过使用高阶函数、闭包、柯里化、函数组合等技术,可以提高代码的可维护性、可读性和可测试性。本文将详细介绍函数式编程的概念、特点和实现方法,以及如何在实际开发中使用函数式编程来提高代码质量。
摘要总结:本文介绍了图像不变性特征中的hu矩,包括其计算方法和物理意义。hu矩是一种具有平移、旋转和尺度不变性的图像特征,包括中心矩和归一化中心矩。通过这些矩,可以构造出具备不变性的特征,从而在图像识别和目标跟踪等任务中起到重要作用。
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