在多线程环境中，多个线程可能会同时访问同一个资源，为了避免访问发生冲突，可以根据访问的复杂程度采取不同的措施
在上一章 Asp.Net Core 轻松学-多线程之Task快速上手 文章中，介绍了使用Task的各种常用场景，但是感觉有部分内容还没有完善，在这里补充一下。
多个线程同时访问共享资源时，线程同步用于防止数据损坏或发生无法预知的结果。对于仅仅是读取或者多个线程不可能同时接触到数据的情况，则完全不需要进行同步。
预计在未来三年，混合云的采用将是当前的三倍。而随着混合云的发展，企业用户也在积极的寻找更好的方式来管理他们的混合托管基础设施需求。 在现如今这样一个数字化的世界中，越来越多的人希望能有更多的机会来实现更多的自助式服务流程，并拥有对基础设施操作运营的自主权。而满足这种需求的关键就在于配置一款混合云服务，只需在整合了企业内部部署和外部托管基础设施的基础上，结合灵活性，让客户来实现自我管理。 自助式混合云的方法将是通往未来的托管服务提供商的方式，将自主权交回到客户的手中，以帮助提高业务和运营的灵活敏捷性，并最终提
App 自动化目前用得是 Appium，有 Python 版本的Uiautomator2。这个是直接通过Uiautomator2去做的，一个是利用中间的 Appium 去做。Appium 跨平台跨语言。
本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
对 C/C++，MySQL 提供的库传统上都是阻塞操作，因此适合多线程 / 进程服务器架构编程。但是如果用 C/C++ 编写服务器，往往对性能会有极致要求，此时采用非阻塞的异步 I/O 才是更好的框架。
过去的操作系统：一个进程只有一个线程。用户级线程在用户空间下实现，对操作系统透明。在这在模型下，用户空间线程库需要自己实现线程的数据结构、创建销毁和调度维护。也就相当于需要有一个线程调度内核的库，而同时这些线程运行在操作系统的一个进程内，最后操作系统直接对进程进行调度。
01 背景 Firestorm自2021年11月上线开源 0.1.0 版本后，该项目受到了业界的广泛关注。 Firestorm是为了加速分布式计算引擎能上云的重要组件，同时也能解决在大Shuffle场景下，计算任务由于Shuffle过程异常而导致的任务失败。（更详细的背景可以参考此文[Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践]） 目前Firestorm迎来了0.2.0 版本的正式发布，而Firestorm也成为了第一个支持混合存储的开源Re
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对于不同性质的任务来说，CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置CPU个数+1的线程数，IO密集型任务应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量，如配置两倍CPU个数+1，而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了。
Adobe图像处理软件 Photoshop 2023 正式版 (24.0) 2022年10月版发布。Photoshop 2023简称PS 2023，是一款全球流行的专业图像处理软件及照片和设计软件，是Adobe Creative Cloud 创意云桌面程序中心的图形设计软件热门产品。它是平面设计领域和数字图象处理行业标准。新增一键删除和填充,实时高斯迷糊,实时渐变,新的神经过滤器。
当前应用时常会出现deadlock的alert记录，关于如何判断与解决deadlock的问题，有一些介绍性的文章值得阅读。
线程同步篇 （中）：同步工具类的介绍 1 上篇回顾 2 继续介绍基元内核模式中的 monitor类 3 同步句柄：WaitHandle 4 EventWaitHandle,AutoResetEvent和ManualResetEvent 5 同步互斥mutex类 6 简单说明下mutex和monitor的区别 7 选择我们需要的同步工具 8 本章总结 1 上篇回顾 很抱歉好久没写博客了，由于工作太忙，所以最近一段时间落下了，让我们开始上一篇向大家介绍了下线程同步中的一些重要概念包括
在休眠时可以完全断开电脑的电源，自动关闭显示器和硬盘的时间设置为多长时间比较合适应看你需要了。
eRPC 的默认的设计模型是简单的主从模式，也就是设备A上运行服务，另一个设备B主动发起请求调用A的服务，但在实际的应用中，我们需要双向的请求，也就是说设备A，设备B互为主从，两台设备上都会运行服务供对方调用。在这种模式下，原有的串行通讯传输(SerialTransport)实现就不能满足要求,因为设备接收到的数据无法知道是给server的请求(Requst),还是给client的响应(Response)。
在线程池的实际使用中，参数的配置总让人难以把握。在网上搜了一下，主要有以下的方案。跟大家分享。
并发不一定要依赖多线程（如PHP中很常见的多进程并发），但是在Java里面谈论并发，大多数都与线程脱不开关系。
混合流水车间调度问题（Hybrid Flow-shop Scheduling Problem, HFSP）是车间调度中的一类经典问题。混合流水车间调度问题，在一道工序有一台或多台机器，工件的加工需要满足一定的工艺顺序。
G1垃圾收集器的设计原则是“首先收集尽可能多的垃圾(Garbage First)”，目标是为了尽量缩短处理超大堆（超过4GB）产生的停顿。
让我们通过一个例子激发您为何使用混合模型的原因。让我们说有人向您展示了以下密度图：
导语 这是一篇力争让所有人都看懂的云计算短文。 image.png Bokochai(柴大木)，2015年加入腾讯，负责AD，DNS等内部重要基础平台的运营。具有接近10年的微软技术经验，之前在微软卖过Azure公有云，最近从Windows跳到Linux，从Azure跳到Openstack，与小伙伴们一起，为TStack贡献力量。 云计算像自来水么 我相信，大多数人在听到云计算时，总是会听到一个比喻，说云计算像自来水，我认为这个比喻还是蛮贴切的。云计算的一个初衷就是希望计算能够像电和水一样，变成一种普遍
在我的博客《.NET混合开发解决方案15 WebView2控件集成到WinForm程序编译后的文件及结构说明》中介绍了将WebView2控件集成到WinForm程序中编译后的文件及结构信息
Ubuntu 21.10 是下一次 LTS 大更新之前的最后一个非 LTS 版本，代号为 Impish Indri 的 Ubuntu 21.10 将支持九个月，直到 2022 年 7 月。
前面我们详细分析了 client-go 中的延迟队列的实现，接下来就是限速队列的实现，限速队列在我们日常应用中非常广泛，其原理也比较简单，利用延迟队列的特性，延迟某个元素的插入时间来达到限速的目的。
多个线程同时操作一个数据的话，可能会发生数据的错误。这个时候就需要进行线程同步了。线程同步可以使用多种方法来进行。下面来逐一说明。本文参考了《CLR via C#》中关于线程同步的很多内容。
2018年，一群有影响力的科研资助者宣布了一项大胆的决定：推倒期刊付费墙，即这些科研资助者们所资助的科学家所发表的研究成果必须发表在完全开放的期刊或平台上。
对于CPU密集型任务，由于CPU密集型任务的性质，导致CPU的使用率很高，如果线程池中的核心线程数量过多，会增加上下文切换的次数，带来额外的开销。因此，考虑到CPU密集型任务因为某些原因而暂停，这个时候有额外的线程能确保CPU这个时刻不会浪费，还可以增加一个CPU上下文切换。一般情况下：线程池的核心线程数量等于CPU核心数+1。例如需要大量的计算，视频渲染啊，仿真啊之类的。这个时候CPU就卯足了劲在运行，这个时候切换线程，反而浪费了切换的时间，效率不高。打个比方，你的大脑是CPU，你本来就在一本心思地写作业，多线程这时候就是要你写会作业，然后立刻敲一会代码，然后在P个图，然后在看个视频，然后再切换回作业。emmmm，过程中你还需要切换（收起来作业，拿出电脑，打开VS…）那你的作业怕是要写到挂科。这个时候你就该一门心思地写作业。
打开cpu使用率 可以看到在线程数量为8的时候，我的这8核机器中的8个cpu全部满负载运行
👨💻个人主页： 才疏学浅的木子 🙇♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 🙇♂️ 📒 本文来自专栏： MySQL 🌈 每日一语：人的一生，好不好只有自己知道，乐不乐只有自己明白。 🌈 本文目录 主从复制流程 主从复制的类型 主从复制内容方式 主从复制的优点 主从复制流程 MySQL主从复制是基于主服务器在二进制日志跟踪所有对数据库的更改。因此要进行复制，必须在主服务器上启用二进制日志。 每个从服务器从主服务器接收已经记录到日志的数据，当从服务器连接到主服务器时，它通知主服务器
Garbage First(G1)是垃圾收集领域的最新成果，同时也是HotSpot在JVM上力推的垃圾收集器，并赋予取代CMS的使命。如果使用Java 8/9，那么有很大可能希望对G1收集器进行评估。本文详细首先对JVM其他的垃圾收集器进行总结，并与G1进行了简单的对比；然后通过G1的内存模型、G1的活动周期，对G1的工作机制进行了介绍；同时还在介绍过程中，描述了可能需要引起注意的优化点。笔者希望通过本文，让有一定JVM基础的读者能尽快掌握G1的知识点。另，本文较长，建议收藏阅读。
来源 | OpenAI 编译 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 大型神经网络是当前人工智能领域的热门话题之一，那么，如何训练大模型？ 最近，曾推出大规模预训练模型 GPT-3 的 OpenAI 发表了一篇博文，介绍了基于 GPU 的四种节省内存的并行训练方法，分别是： 数据并行——在不同的 GPU 上运行同一批次的不同子集； 流水线并行——在不同的 GPU 上运行模型的不同层； 张量并行——分解单个运算的数学运算，例如将矩阵乘法拆分到 GPU 上； 专家混合（MOE）——仅通过每层的一小部分处理每个示例。 图注
2018年，对于超融合领域的厂商来说，是非常重要的一年。在这一年，Gartner在2月份首次发布超融合魔力象限报告，标志着超融合在全球市场上已经被认可。紧随其后的下半年，超融合项目开始纷纷在金融、医疗、教育等领域落地，承载核心业务系统……
因为并发用户数量设置，是要使用线程组的。所以「不同数量的并发用户」需要使用多个线程组
Apache 是一个非常成熟的Web服务器，工作模式也在不断优化 现在 Apache 已经有了 3 个核心工作模式，看下他们各自的工作方式是什么样的 （1）prefork MPM，多进程工作模式 先生成主进程，完成基础的初始化工作，然后，通过fork预先产生一批的子进程（子进程会复制父进程的内存空间，不需要再做基础的初始化工作），然后等待服务 之所以预先生成，是为了减少频繁创建和销毁进程的开销 多进程的好处，是进程之间的内存数据不会相互干扰，同时，某个进程异常终止也不会影响其他进程。但是，就内存而言，每个子
1）第一种：让开发帮忙生成多个token（多个用户账户生成的token），导出为csv格式的文件(以下步骤均以该方法为基础)
组织应该有一个本地备份服务来加速恢复，即使最终的备份位置在云中。这种混合备份方法对于勒索软件的安全防护很有用。
今天在写一个小的 CSS Demo，一个关于 3d 球的旋转动画，关于 CSS 3D，少不了会使用下面这几个属性：
工程师们认为最重要的部分是在芯片本身上拥有大量存储空间。这是因为即使与AI计算本身相比，数据传输（从主内存到处理器芯片）通常消耗最多的能量且产生大部分系统延迟。
线程池的作用 减少资源的开销 减少了每次创建线程、销毁线程的开销。 提高响应速度 每次请求到来时，由于线程的创建已经完成，故可以直接执行任务，因此提高了响应速度。 提高线程的可管理性 线程是一种稀缺资源，若不加以限制，不仅会占用大量资源，而且会影响系统的稳定性。 因此，线程池可以对线程的创建与停止、线程数量等等因素加以控制，使得线程在一种可控的范围内运行，不仅能保证系统稳定运行，而且方便性能调优。 线程池的实现原理 线程池一般由两种角色构成：多个工作线程 和 一个阻塞队列。 工作线程
MongoDB从3.6开始推出了Change Stream功能，提供实时的增量数据流功能，为同步、分析、监控、推送等多种场景使用带来福音。4.0中引入的混合逻辑时钟，可以支持分片集群在不关闭balancer的情况下，吐出的增量数据在即使发生move chunk发生的情况下，还能够保证数据的因果一致性。不但如此，随着4.0.7开始推出的High Water Mark功能，使得返回的change stream cursor包括Post Batch Resume Token，更好的解决Change Stream中ResumeToken推进的问题。关于Change Stream的功能解读，网上可以找到比较多的资料，比如张友东的这篇解读介绍了Change Stream与oplog拉取的对比以及基本的使用。本文将主要侧重从内核源码层面进行解读，主要介绍分片集群版下Change Stream在mongos和mongod上都执行了哪些操作。此外，由于4.0开始MongoDB使用了混合逻辑时钟，从而保证了move chunk的因果一致性，所以本文还会先简单介绍一下MongoDB中混合逻辑时钟的原理。
微信小程序的前提都是基于 H5，没有 H5 的情况下来操作微信小程序您可能不太明白。H5 是混合应用，有原生应用和混合应用。
文件是现代组织的主要资产。混合云文件服务通过结合云计算和内部部署的文件系统的优势，将在全球范围内越来越多地用于管理和共享文件。
G1(Garbage First)垃圾收集器是当今垃圾回收技术最前沿的成果之一。早在JDK7就已加入JVM的收集器大家庭中，成为HotSpot重点发展的垃圾回收技术。同优秀的CMS垃圾回收器一样，G1也是关注最小时延的垃圾回收器，也同样适合大尺寸堆内存的垃圾收集，官方也推荐使用G1来代替选择CMS。G1最大的特点是引入分区的思路，弱化了分代的概念，合理利用垃圾收集各个周期的资源，解决了其他收集器甚至CMS的众多缺陷。
React Native 中的活动指示器组件 ActivityIndicator 就长下面这样。
我们都知道，线程是比进程更轻量级的调度执行单位，线程的引入，可以把一个进程的资源分配和执行调度分开，各个线程既可以共享进程资源调度（内存地址、文件I/O等），又可以独立调度。
线程是操作系统中比较稀缺的资源，大量创建线程池，不仅消耗系统资源，还会导致系统稳定性降低，在JVM中，最终导致OOM发生。通过使用线程池，限制线程数目的创建，可重复利用已创建的线程。
在应用程序调用任何OpenGL执行之前，首先需要创建一个OpenGL的上下文。这个上下文是一个非常庞大的状态机，保存了OpenGL中的各种状态，这也是OpenGL指令的基础。
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