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字节三面：单例模式的懒汉模式为什么在高并发中会出现问题？

为什么单例模式中的懒汉模式不适合在高并发中使用，下面一个例子告诉你。 1 前言 我们对于单例模式我觉得是23种设计模式中大家最熟悉的一个，但是我们真的理解清楚了吗？...小编最近才想到都说懒汉模式不合适出现在高并发中，会出现并发问题，于是小编研究了一下才发现，今天就带大家用一个例子来证明是不是高并发会出现错误！！...2 懒汉模式优缺点 优点 懒汉式相对于饿汉式的优势是支持延迟加载 缺定 懒汉式有性能问题，不支持高并发 3 案例分析 手机数量类 @Data public class Phone { //手机余额...，懒汉式在面对高并发的时候，出现了并发错误，也就是秒杀的买超了问题，我们这里是三个线程买到的都是一个手机，而不是三个手机。...这是小编自己的一些理解，如果有不恰当的地方，还请指出！！

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单例模式的懒汉模式为什么在高并发中会出现问题？一个代码例子告诉你

一、前言 我们对于单例模式我觉得是23种设计模式中大家最熟悉的一个，但是我们真的理解清楚了吗？...小编最近才想到都说懒汉模式不合适出现在高并发中，会出现并发问题，于是小编研究了一下才发现，今天就带大家用一个例子来证明是不是高并发会出现错误！！...二、懒汉模式优缺点 - 优点： 懒汉式相对于饿汉式的优势是支持延迟加载 - 缺定： 懒汉式有性能问题，不支持高并发 三、案例分析 - 手机数量类： import lombok.Data; import...，懒汉式在面对高并发的时候，出现了并发错误，也就是秒杀的买超了问题，我们这里是三个线程买到的都是一个手机，而不是三个手机。...这是小编自己的一些理解，如果有不恰当的地方，还请指出！！ Q.E.D.

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我的wordpress网站为什么会出现那么多404状态码？

最近查看CDN控制台，发现有占比不小的404,4XX状态码的请求出现较多差不多占比有20%左右了，难道是因为我们的网站有死链接，打不开的网页出现吗？...其实这个问题很早就思考过了，并不是我们的正常网页无法打开导致的，而是因为我们的网站无时无刻不在被黑客们盯着，各种扫描网站漏洞等。...通过安装的wordpress插件可以看到大量的ip请求网站上根本不存在的资源地址链接，这种行为的具体用以可能不太清楚，但是可以肯定的是他们想要攻破你的网站。 ?...所以我们在CDN流量统计中看到大量的404请求其实是正常的情况，不必过于的担心是网站故障导致了404出现。 ?...不过出于安全的考虑，我们建议安装安全插件，对于多次请求404页面的ip地址直接拉黑处理，这样可以保证和提升网站和服务器的安全。 ?

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为什么我的CNN石乐志？我只是平移了一下图像而已

然而，来自耶路撒冷希伯来大学的两位研究人员发现，一幅图像被平移了几个像素之后，现在的CNN就很容易认不出来。旋转和缩放 ，也是一样。...统计图上，每一行的色带，表示的是一幅图像的预测结果，而横轴的延伸代表平移的过程。 纯色的色带，表示很稳。 混色的色带，表示不稳。...可是，人类需要的或许是正确率又高，判断又坚定的，那种AI。 为何平移就不好了 为什么现在的这些CNN无法兼顾这两项指标？...如果最终用来分类的特征，是表征经过全局池化得来的，那么图像平移应该不会影响到AI的判断。 所以，问题出在哪？ ?...生而为人的骄傲 虽然，现在的ResNet-50和Inception ResNet-V2看上去还有些踌躇，对图像的平移感到无助，但它们识别物体的准确率比以前的技术要好很多了。

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图像增强 | CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡化

图像任务的话这个库函数非常滴奈斯。 本文中会介绍一下albumentations库函数实现CLAHE的代码，然后再用openCV实现。...常用的定量度量方法是Michelson对比度： 当一幅图像最白和最黑像素灰度都是128时，图像对比度最低，C=0； 当一幅图像最白像素灰度=255，最黑像素灰度=0时，图像对比度最高，C=1.0...【英文中如何描述高对比度与低对比度的？】 当一幅图像最白和最黑像素灰度都在128附近浮动时，图像的直方图集中在中间的几个桶，图像看起来灰蒙蒙的，英语中使用dull描述这种效果。...答案就是一部分黑的像素也会被强行搞成白的 下面是一个例子，发现经过HE之后的图片出现了大量噪点： ?...---- 【更多对比的例子】 ? 左边是原图 中间是HE，有过亮过暗的区域； 右边是CLAHE，没有过亮过暗的区域。 然后我在另外一个博文，找到了上面那个例子的彩色版本哈哈： ?

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Python绘图库Matplotlib.pyplot之网格线设置（plt.grid()）「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 很多时候为了可视化效果的美观，就不得不从细节上下手，这里我们就介绍一下这些细节之一的网格线。..., linewidth， **kwargs) grid()参数有很多，这里只列举了我此次工作中用到的几个： b : 布尔值。...看别人说是显示的，我的是Windows7下，用Sublime跑的，minor只是一个白画板，没有网格，major和both也没看出什么效果，不知道为什么。...linestyle :也可以用ls来代替linestyle， 设置网格线的风格，是连续实线，虚线或者其它不同的线条。....' | ':' | 'None' | ' ' | ''] linewidth : 设置网格线的宽度 设置axis=’y’ plt.grid(axis="y") plt.show() 设置axis

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使用Python进行图像处理

为了检测轮廓线，我们只检测天空并拍摄互补图像。 在你之前看到的示例中，我们真正做的是识别天空。下一步当然是获取蒙版图像。 那么，为什么探测天空比探测摩天大楼更容易呢？...1.1将图像转换为黑白 我知道你知道这一切。但重要的是要说明我们为什么要这样做。正如你所知，当你将它们应用于矩阵时，所有的模糊步骤和过滤都是有意义的。...最终，即使使用B&W图像，我们也能分辨出轮廓线。 1.2模糊步骤 中值和归一化滤波器步骤都是用于在保持边的同时对信号的噪声进行滤波的步骤。...我们所关心的只是我们有0的一小部分，因为这是我们认为的边缘。 这就是为什么我们应用这个1/0阈值。 1.5侵蚀滤波器 侵蚀滤波器是我们用来平滑图像的东西。这背后的想法是，我们希望使图像更清晰。...它解释了如何使用拉普拉斯滤波器以非深度学习的方式应用边缘检测 它解释了如何使用图像进行从头到脚的实验，以及如何创建一个有效的图像处理管道 当然，这本身很有趣，因为它为你提供了一个分析不同城市轮廓线的工具

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机器学习第6天：数据可视化神器--Matplotlib

涉及散点图、线图、等高线图、条形图、柱状图、3D图形、饼图、Image图像、灰度图。 这里主要介绍如何绘画机器学习中常用到的一些图像。...X,Y=np.meshgrid(x,y) 第4步：等高划分并填色 #等高划分并着色 plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8,alpha=0.75,cmap=plt.cm.hot) #设置等高线...C=plt.contour(X,Y,f(X,Y),8,colors='black',linewidth=0.5) #设置等高线的数值 plt.clabel(C,inline=True,fontsize...，不同的是scatter()画的是点，plot() 画的是线。...)；8 表示等高线分为多少部分，0->2部分，1->3部分，8->10部分；alpha=0.75表示图形的透明度，如果alpha=0那么图形的颜色为白，f(X,Y)第三个参数表示高度，不同高度域颜色就会不同

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用OpenCV计算道路交通流量的一个直观教程

4.重叠阈值图像中你感兴趣的区域（重点区域），你可以在你的计算位置上进行掩膜，并在提供了最大车辆通行量的情况下计算黑像素/白像素。...）来消除图像上的噪声，然后使用Canny边缘检测器从图像中获取边缘。...阈值 最后的滤波是一个二进制的阈值，只使用白色和黑色的像素作为我们对汽车/非汽车的分割。 计算 最后一个简单的步骤就是将黑像素的数量与白像素的数量进行区分，以获得最大车流量。...但这并不是一个大问题，因为我们可以设置最小值/最大值的限制，或者根据光照条件使用额外的滤波，比如测试一些重点区域的边缘(例如一些白矩形)。而且这些数据主要用作额外的数据，所以只需要相对值。...为什么需要这些数据所有数据都是必需的，即使你现在不知道如何使用它们。在使用这些数据的情况下，我们可以解释为什么在某个时间点上最大车流量是有限的。

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【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理

模式“1”为二值图像，非黑即白。但是它每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白。 模式L”为灰色图像，它的每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白，其他数字表示不同的灰度。...0.368*G-0.071*B+128 模式“I”为32位整型灰色图像，它的每个像素用32个bit表示，0表示黑，255表示白，(0,255)之间的数字表示不同的灰度。...32个bit表示，0表示黑，255表示白，(0,255)之间的数字表示不同的灰度。...而在绘制灰度图像的imshow()方法给cmap传入了cm.gray参数。cmap:代表颜色图谱（colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 为什么调取灰度图像加了这么一行代码呢？...在显示灰度图像时array()方法将图像转换成NumPy的数组对象，图片得以显示，否则会出现AttributeError的错误。

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EEMD算法原理与实现

EMD 具体的不足体现在以下几个方面: IMF 分解时存在着模态混叠现象，也就是说一个IMF中会包含不同时间尺度的特征成分。一方面是由于信号本身的原因，另一方面是EMD算法本身的缺陷。...在EMD 方法中，得到合理IMF 的能力取决于信号极值点的分布情况，如果信号极值点分布不均匀，会出现模态混叠的情况。...为此，Huang将白噪声加入待分解信号，利用白噪声频谱的均匀分布，当信号加在遍布整个时频空间分布一致的白噪声背景上时，不同时间尺度的信号会自动分布到合适的参考尺度上，并且由于零均值噪声的特性，经过多次平均后...为抑制各 IMF 分量之间出现混频，Norden Huang在 EMD分解中，运用添加均值为零的高斯白噪声进行辅助分析，即EEMD算法。...EEMD和EMD性能对比 EMD算法过程中出现模态混叠的两种现象： 1）不同的时间尺度成分出现在同一个IMF分量当中。 2）相同的尺度分布在不同的IMF分量当中。

3.8K31

建议收藏！Matplotlib常见组件设置整理

继上一篇文章为大家介绍了plt和ax绘图的区别后，这篇文章结合我自己的一些使用经历，为大家整理了Matplotlib中比较常用的一些组件设置。...我一般把他叫做边框，就是图形上下左右的四条边线，如图 ?...我觉得这个边框加上去其实挺丑的，正常使用中有些时候仅仅需要左边left和底部bottom的spine，也有时候四条边框都不需要，可以这么设置： fig,ax = plt.subplots() ax.plot...(['北京','上海','深圳'],[1,1,1],[1,3,5],color='#7b68ee') # 可以设置四个方向都不留白，也可以单独设置留白的方向和宽度 ax.margins(0) plt.show...网格线(grid)设置 函数：ax.grid() 网格线多用于辅助查看具体的数值大小，横纵坐标都可以设置相应的网格线，视具体情况而论。

1.4K62

十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算

.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 其运行结果如图所示： ---- 三.基于灰度三维图的顶帽黑帽运算 为什么图像顶帽运算会消除光照不均匀的效果呢？...而通过图像白帽运算后的图像灰度三维图的代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot...十年啊，近700篇文章，确实可以说一句：这就是我20到30岁的青春，这里既有技术博客，也有娜璋珞一家的故事，我们的爱情史，也见证了一个自幼受贵州大山熏陶的学子慢慢成长，让我认识了许许多多的博友。...最后，感谢CSDN，这些年让我骗了很多礼物，更感谢每一位阅读过娜璋故事，每一位给我技术博客点赞的读者。...我还将在CSDN写二十年，三十年，一辈子，也将记录我们一家的故事。好想继续抒写我们的故事，但太忙太忙，毕业后再好好写吧。

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【AI白身境】深度学习必备图像基础

01 图像的起源 1.1 图像的进化 图像是什么？这个问题大家都有自己的答案。我的答案是，图像是一门语言，是人类文明的象征。 人类起源时没有图像，最开始记事采用的方法是什么呢？...02 数字图像表示 2.1 位数 计算机采用0/1编码的系统，数字图像也是利用0/1来记录信息，我们平常接触的图像都是8位数图像，包含0～255灰度，其中0，代表最黑，1，表示最白。 ?...其实人眼对亮度的对比的敏感度远远超过亮度的本身。 ? 就像上面的两条线，是一样的灰度值，但是人眼很难分辨这是相同的灰度，尽管知识告诉我们它是。实际上，人眼能分辨的灰度级不到32级，大于16级。...3.3 对比度与清晰度 图像有高亮度也有低亮度，对应的就是白与黑，目前多数显示系统利用8字节，即灰度值0代表最黑，灰度值255代表最亮，不过大部分图像上的亮度范围通常都小于最大最小值之差。...清晰度，指的是边缘附近的敏感对比。 如果增加清晰度，边缘较暗的一侧会变得更暗，边缘较亮的一侧会变得更亮，轮廓更加清晰，不过调节过度，会出现晕影。 增加清晰度，可以通过锐化操作来进行。

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干货|教你一文掌握：Matplotlib+Seaborn可视化

0 2 参数介绍 Figure：面板(图)，matplotlib中的所有图像都是位于figure对象中，一个图像只能有一个figure对象。...=bar_width,alpha=0.5,color='r',label='legend2') #参数：左偏移、高度、柱宽、透明度、颜色、图例 #关于左偏移，不用关心每根柱的中心不中心，因为只要把刻度线设置在柱的中间就可以了...plt.xticks(x_index + bar_width/, x_data) #x轴刻度线 plt.legend() #显示图例 plt.tight_layout() #自动控制图像外部边缘...，此方法不能够很好的控制图像间的间隔 plt.show() ?...0 12 总结 相信介绍到这里，大家对Matplotlib和Seaborn常用图形有充分的了解了，下面通过一些案例去实践可视化操作吧！我也会在后续实战中带来更多的应用。

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15年5700亿，双色球16227注一等奖数据中，我们发现了这些秘密

导读：去年，我曾写过一篇文章用Python爬取了14年所有的福彩3D信息，彩民们，只能帮你们到这了，得到很多人的反响，很多粉丝留言，快点出一版分析教程，找找其中的规律。...说不定哪天头等奖就是你，从此迎娶白富美，走上人生巅峰！...▲视频来源：飞碟说 看完视频，说说很多网友自作聪明，彩票开奖是抽出现次数最少的组合。这样的想法是完全错误的。 其实，每期的奖金总数是固定的，让两个人分，还是十个人分，都是一样的！...color或facecolor：柱形图填充的颜色； edgecolor：图形边缘颜色 label：解释每个图像代表的含义 linewidth or linewidths or lw：边缘or线的宽度...(0,220) #去掉坐标轴的为外面一层粗的线 ax.spines['polar'].set_visible(False) plt.grid(color='gray', linestyle=':', linewidth

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Python时间序列分析全面指南（附代码）

，你可以把每年作为一个单独的线画在同一张图上。...当序列当中上升和下降模式并不在固定的日历间隔出现时，就会出现循环的行为。需注意不要混淆循环的效应和季节的效应。 所以，怎样区分循环的和季节性的模式呢？ 如果模式不是基于固定的日历频率，那它就是循环的。...让我们通过实例来展示一下： 平稳和非平稳时间序列 上图来自R语言的 TSTutorial。 所以为什么平稳序列是重要的呢？为什么我要提到它？...白噪音和平稳序列的差异是什么？ 如平稳序列，白噪音也不是时间的函数，它的均值和方差并不随时间变化。但是它与平稳序列的差异在于，白噪音完全随机，均值为0。 无论怎样，在白噪音当中是没有特定模式的。...从时间序列当中减去最优拟合线。最佳拟合线可从以时间步长为预测变量获得的线性回归模型当中获得。对更复杂的模型，你可以使用模型中的二次项（x^2）； 2.

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opencv-python介绍和商业应用

在边缘检测的情况下，黑色对应于像素值（0，0，0），白线对应于（255，255，255）。视频中的每个图片和帧都分解成这样的像素，我们可以推断出，就像边缘检测一样，边缘是基于白色像素与黑色像素的比较。...然后，如果我们想看到带有标记边缘的原始图像，我们会记下白色像素的所有坐标位置，然后在原始源源图像或视频上标记这些位置。  您将能够完成上述所有操作，并能够训练您的机器识别所需的任何对象。...就像我最初说的，第一步通常是转换为灰度。在此之前，我们需要加载图像。因此，让我们来做吧！在整个教程中，我非常鼓励您使用自己的数据进行游戏。...watch.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)cv2.imshow('image',img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()  首先，我们正在导入一些东西，我让你们都安装的这三个模块...= 'bicubic')plt.xticks([]), plt.yticks([]) # to hide tick values on X and Y axisplt.plot([200,300,400

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