方法2：禁止被访问445，配置高级安全防火墙-入站规则（在win7及以上系统，win2008及以上系统）
在在Windows 系统中，在“我的电脑”上右击“管理”，依次选择“系统工具→共享文件夹→共享”，就会看到一些带有美元“$”标记的符号就是Windows系统默认共享，也就是Windows在安装完毕后自动共享的功能。
1、当线程调用 acquireShared()申请获取锁资源时，如果成功，则进入临界区。 2、当获取锁失败时，则创建一个共享类型的节点并进入一个FIFO等待队列，然后被挂起等待唤醒。 3、当队列中的等待线程被唤醒以后就重新尝试获取锁资源，如果成功则唤醒后面还在等待的共享节点并把该唤醒事件传递下去，即会依次唤醒在该节点后面的所有共享节点，然后进入临界区，否则继续挂起等待。
信号量Semaphore其实就是通过AQS共享模式实现的共享锁。Semaphore通常用于并发控制。Semaphore使用方式如下。
Java中的Object类是所有类的父类，鉴于继承机制，Java把所有的类都需的方法放在了Object类里面，其中就包含要说的通知与等待。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 不建议关闭－－－ 默认共享是系统安装完毕后就自动开启的共享，也叫管理共享，常被管理员用于远程管理计算机。在Windows 2000/XP及其以上版本中，默认开
原文链接：https://www.jianshu.com/p/1161d33fc1d0
每个 Java 工程师都应该或多或少地了解 AQS,我已经反复研究了很长时间,忘记了一遍又一遍地看它.每次我都有不同的经历.这一次,我打算重新拿出系统的源代码,并将其总结成一系列文章,以供将来查看.
借用 Java 并发编程实践中的话：编写正确的程序并不容易，而编写正常的并发程序就更难了；相比于顺序执行的情况，多线程的线程安全问题是微妙而且出乎意料的，因为在没有进行适当同步的情况下多线程中各个操作的顺序是不可预期的。
我在 Java并发之AQS源码分析（一）这篇文章中，从源码的角度深度剖析了 AQS 独占锁模式下的获取锁与释放锁的逻辑，如果你把这部分搞明白了，再看共享锁的实现原理，思路就会清晰很多。下面我们继续从源码中窥探共享锁的实现原理。
java中AQS是AbstractQueuedSynchronizer类，AQS依赖FIFO队列来提供一个框架，这个框架用于实现锁以及锁相关的同步器，比如信号量、事件等。
前文「JDK源码分析-AbstractQueuedSynchronizer(2)」分析了 AQS 在独占模式下获取资源的流程，本文分析共享模式下的相关操作。
共享库这并不是一个全新的概念，其实具有编程能力的同学应该清楚一些。例如在编程语言Python中，我们可以将Python代码写到一个文件中，当代码数量增加，我们可以将代码打包成模块然后再以import的方式使用此模块中的方法。
Java是一种面向对象的编程语言，它提供了静态方法作为类级别的方法。静态方法与实例方法不同，它不依赖于对象的实例，可以直接通过类名调用。本文将介绍静态方法的概念，探讨静态方法的几种常见用途，并提供相应的代码示例。
数据共享范式的演变，从过度授权的“默认知道”（Default-to-Know），到默认不共享的“需要知道”（ Need-to-know），再到默认共享的“需要共享”（ Need-to-share）。这些范式，本质上是在数据价值和数据风险之间进行取舍和平衡。
享元模式是一种结构型设计模式，它的主要目的是尽可能地减少内存使用和重复对象的创建。它通过共享已经存在的对象来减少内存中对象的数量，从而提高系统的性能。
好，经过上一篇的介绍，实现了 Vuex 当中的 actions 方法，接下来我们来实现 Vuex 当中的模块化共享数据（modules）。
多任务学习（Multitask Learning）是迁移学习的一种方式，通过共享表示信息，同时学习多个相关任务，使这些任务取得比单独训练一个任务更好的效果，模型具有更好的泛化性。在深度学习模型中，多任务学习的最直接实现方法是多个Task共享底层的多层网络参数，同时在模型输出层针对不同任务配置基层Task-specific的参数。这样，底层网络可以在学习多个Task的过程中从不同角度提取样本信息。然而，这种Hard Parameter Sharing的方法，往往会出现跷跷板现象。不同任务之间虽然存在一定的关联，但是也可能存在冲突。联合训练导致不相关甚至冲突的任务之间出现负迁移的现象，影响最终效果。为了解决Hard Parameter Sharing的弊端，学术界涌现了如多专家网络（Multi-expert Network，MoE）等多种解决深度学习中多任务学习问题的方法，是学术界一直以来研究的热点，在工业界也有诸多应用。本文从最基础的多任务学习开始，梳理了近几年来7篇多任务学习顶会相关工作，包括Hard/Soft Parameter Sharing、参数共享+门控、学习参数共享方式等建模方式。
本文中，我们将探讨如何使用Core Data with CloudKit创建与多个iCloud用户共享数据的应用。
JVM 将内存区域划分为 Method Area（Non-Heap）（方法区） ,Heap（堆） , Program Counter Register（程序计数器） , VM Stack（虚拟机栈，也有翻译成JAVA 方法栈的）,Native Method Stack （ 本地方法栈 ），其中Method Area 和 Heap 是线程共享的 ，VM Stack，Native Method Stack 和Program Counter Register 是非线程共享的。为什么分为 线程共享和非
文件共享是指主动地在网络上共享自己的计算机文件。一般文件共享使用P2P模式，文件本身存在用户本人的个人电脑上。大多数参加文件共享的人也同时下载其他用户提供的共享文件。有时这两个行动是连在一起的。在很早期的Windows中(Windows2000以下)，文件共享服务是利用TCP的139端口实现的，服务名是SMB。后来，微软又把SMB改名为CIFS，并且使用的是TCP的445端口
凭借令人印象深刻的能力，对大型语言模型（如LLaMA 2，GPT-3.5 Turbo和Gemini）进行特定领域和功能的微调（例如模型对齐和指令调优）变得越来越受欢迎。为了减轻完全微调的高成本，参数高效微调（PEFT），特别是LoRA，通过调整少数参数并冻结其余参数，已成为一种轻量级解决方案。然而，随着模型规模的迅速扩大，对进一步提高参数效率的需求变得越来越迫切，特别是在多LoRA场景中。
大多数 JVM 将内存区域划分为Method Area（Non-Heap）（方法区）,Heap（堆）, （程序计数器）,VM Stack（虚拟机栈，也有翻译成JAVA 方法栈的）,Native
\\192.165.155 连接ip地址。 输入用户密码核验后就可以进入对应ip 的共享文件夹。
设计模式（Design Pattern）是软件开发领域的宝贵经验，是多人反复借鉴和广泛应用的代码设计指导。它们是一系列经过分类和归纳的代码组织方法，旨在实现可重用性、可维护性和可理解性。使用设计模式，我们能够编写高质量的代码，使其更易于他人理解，并提供了代码可靠性的保证。
在Java并发包下，Semaphore（信号量）工具类就是使用AQS共享模式的一种实现。Semaphore的使用方式如下。
现实生活中，一家公司通常拥有不同领域的业务，比如字节跳动有抖音、今日头条、西瓜视频，微信有看一看、公众号、视频号。而多个领域中可能有的领域数据多有的领域数据少，跨领域推荐（cross-domain recommendation）就旨在使用数据充足的领域数据帮助数据不足的领域进行更好的推荐。
http://developer.android.com/training/basics/data-storage/index.html
Java 中的锁（Locking）机制主要是为了解决多线程环境下，对共享资源并发访问时的同步和互斥控制，以确保共享资源的安全访问。
学习前先看这个需求，我先在有两个组件，一个是外面的主页，一个是里面的p1，p1里有个文本框，需求是在文本框里修改用户姓名，修改完后希望修改后的姓名显示到主页那里，欢迎xxx：
在之前的文章中，介绍了 StatelessWidget 与 StatefulWidget 的特性与它们的呈现原理。
转载于：https://blog.csdn.net/justloveyou_/article/details/55045638
在Golang中，互斥锁（Mutex）是一种基本的同步原语，用于实现对共享资源的互斥访问。互斥锁通过在代码中标记临界区来控制对共享资源的访问，从而保证同一时间只有一个 goroutine 可以访问共享资源，避免了并发访问时的数据竞争和不一致性问题。
在上节中解析了AbstractQueuedSynchronizer（AQS）中独占模式对同步状态获取和释放的实现过程。本节将会对共享模式的同步状态获取和释放过程做一个解析。上一节提到了独占模式和共
随着大模型应用的不断推广，面对不同应用场景模型的定制化需求也不断增涨。但参数高效微调 (PEFT) 方法，比如LoRA及其变体会产生大量的参数存储和传输成本。为此，本文提出了一种超级参数高效微调方法：VB-LoRA，该方法采用“分而共享（divide-and-share）”范式，通过向量库进行全局参数共享，在保证模型性能的同时，实现了极高的参数效率。在对 Llama2-13B 模型进行微调时，VB-LoRA 仅使用了 LoRA 存储参数的 0.4%就超过了LoRA微调效果，可见实力强悍。
在工业经济时代，企业一般是通过降低产品和服务的成本，通过产品和服务的差异来实现企业的竞争优势。而在知识经济时代，企业最有价值的资本是智力资本，最重要的资源是知识，企业价值的创造更多地来源于知识的开发、利用与创新。如何更好地开发利用企业内部的知识，提高企业竞争力？知识共享是一种好方法。
动态场景去模糊是一项具有挑战性的低水平视觉任务，其中空间变异模糊是由相机抖动和物体运动等多种因素造成的。最近的研究取得了重大进展。通过与参数无关方案和参数共享方案的比较，提出了一种通用的、有效的选择性共享方案，给出了约束去模糊网络结构的一般原则。在每个尺度的子网中，我们提出了一种非线性变换模块的嵌套跳跃连接结构来代替堆叠的卷积层或剩余块。此外，我们建立了一个新的大的模糊/锐化图像对数据集，以获得更好的恢复质量。综合实验结果表明，本文提出的参数选择共享方案、嵌套式跳跃连接结构和新数据集对建立动态场景去模糊新技术具有重要意义。
组合继承（Combination Inheritance）是 JavaScript 中一种常用的继承模式，它结合了原型链继承和构造函数继承的优点。通过组合继承，我们可以使用构造函数继承来继承实例属性，并通过原型链继承来继承共享的方法和属性。
在SpringMVC中，域对象（也称为作用域对象）是一种可以在请求处理过程中共享数据的机制。SpringMVC提供了多种类型的域对象，包括request域、session域和application域。
传统的多任务（MTL）学习方法依赖于架构调整和大型可训练参数集来联合优化多个任务。但是，随着任务数的增多，体系结构调整和资源需求的复杂性也随之增加。在本文中，作者引入了一种新方法，该方法在卷积激活层上应用条件特征的智能转换，使模型能够成功地执行多个任务。为了和常规的多任务学习做区分，本文引入了Many Task Learning (MaTL)作为特例。MaTL的特殊之处在于它指代一个模型能完成超过20个任务。伴随MaTL任务，作者引入了任务路由(TR)的方法并将其封装在一个称为任务路由层(TRL)的层中，使得一个模型能适合数百个分类任务。
如果你在使用Python程序的过程中遇到 "libpython3.7m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory" 错误，那么这篇文章就是为你准备的。本篇博客将帮助你了解这个错误的含义以及如何解决它。
开篇介绍，要写的当然还是一些文字性内容，不管是官方原文或书籍描述，都要花心思去理解，然后顺便表达一下我自己的理解。
代码链接：https://github.com/choosewhatulike/sparse-sharing
共享内存（Shared Memory）是多进程间共享的一部分物理内存。它允许多个进程访问同一块内存空间，从而在不同进程之间共享和传递数据。这种方式常常用于加速进程间的通信，因为数据不需要在不同的进程间进行拷贝。
Java并发编程中的同步机制和锁是非常重要且常用的工具，它们可以帮助我们在多线程环境下保证共享资源的访问安全。下面将介绍Java中的同步机制和锁的概念、种类、使用方法以及注意事项等内容。
对于搞数据竞争检测方向的人来说，Lockset方法大家肯定不陌生，作为一个刚入门数据竞争检测方向的我来说，就和大家总结一下我近期有关Lockset方法的一些研究和心得。
解决思路三： 尝试在Win7 64位系统和Win10系统上安装同一个驱动程序，彼此兼容就不会出现上面的错误问题了。
AQS的全称是AbstractQueuedSynchronizer，它的定位是为Java中几乎所有的锁和同步器提供一个基础框架。
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