这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。...用队列的话，可以是Java自动的队列，也可以用Redis的LPUSH RPOP 重点是扣减库存 我理解，主要的方式是加锁。加锁有两个层面：一个是程序层面，另一个是数据库层面。 ?
那，它是怎么实现的呢？...sync.newCondition();} 它可以访问AbstractQueuedSynchronizer中的方法和其余内部类（AbstractQueuedSynchronizer是个抽象类，至于他怎么能访问...看到这里，signal方法的代码应该不难理解了。 取出头结点，然后doSignal public final void signal() { if (!
变量可以理解为就是一个可以变化的值，变化能够理解，值是什么？值可以是数字，图片，语音等等。专业的讲，变量是被命名的计算机内存区域。逛超市时，可以看到货架，货架上摆了各种各样的商品。...- 3.创建并使用变量 - 为了更好的理解，我们用接苹果游戏来讲。 ? 通过上面的动图我们可以看见，每次当苹果落下碰到下面的碗时，左上角的score后面的数值就会加1。
C++：服务员牵来一头牛，给了顾客主厨刀、削皮刀、剔骨刀、片刀、砍刀、美工刀……堆满在桌上，笑道，请享用！顾客一脸懵逼，但看到邻桌的老大爷用挥舞双截棍的姿势使用...
—1— 从信息互联网到价值互联网 为了更好地理解Web3，我们有必要先来回顾一下互联网过去几十年的发展历史，这有助于我们了解互联网是如何走到今天的——从Web1到Web2，以及我们为什么需要Web3。...例如静态指的是存储加密，动态指的是传输加密（HTTPS就是一种传输加密） 重型计算（Heavy computation）：可以理解为如果需要进行大量的计算，例如在数组中推送大量的对象提供一种方法，允许计算分散在许多计算机中...区块链可以理解为一种被实例化为创世状态的状态机，并且有非常严格的规则（即共识）来定义该状态如何转换。没有存在的实体控制这个去中心化的状态机，状态机是由网络中的每个人共同维护的。...EVM不理解像Solidity和Vyper这样的高级语言，必须将高级语言编译成Bytecode才可以在EVM中执行。
java提供了一个this关键字，this关键字总是指向调用该方法的对象。根据this出现位置的不同，this作为对象的默认引用有两种情形。 （推荐学习：jav...
暂时不理解没关系，面向对象是一种编程思想，当你理解后，你将在编程学习中迈出非常大一步。...理解面向对象，首先理解要它的基础概念： 面向对象 ( Object Oriented ) 是将现实问题构建关系，然后抽象成 类 ( class )，给类定义属性和方法后，再将类实例化成 实例 ( instance...理解了理论知识后，接着通过例子，再理解面向对象的三大特征：封装、继承、多态。...看到这里你应该有些理解：面向对象是将客观事物和一些关系，抽象成具体的模型（类），并为其设计属性和方法，即 对象 = 属性（特征）+ 方法（行为）。
，然后我来谈谈我学到的Promise的知识，因为是个人的理解，所以会不全面，请多包涵。...，这让我一度怀疑我这智商是不是不够用了，怎么就没理解这段话说的是什么意思。...我们来看看阮一峰大大是怎么总结的： （1）对象的状态不受外界影响，promise对象代表一个异步操作，有三种状态，pending（进行中）、fulfilled（已成功）、rejected（已失败）。...我们来看看MDN怎么说： onFulfilled 当Promise变成接受状态（fulfillment）时，该参数作为回调函数被调用（参考： Function）。...把我学到的知识总结出来然后写下来，更加能加深理解加深印象。
商城系统中，抢购和秒杀是很常见的营销场景，在一定时间内有大量的用户访问商场下单，主要需要解决的问题有两个： 高并发对数据库产生的压力； 竞争状态下如何解决商品库存超卖； 高并发对数据库产生的压力 对于第一个问题...竞争状态下如何解决商品库存超卖 对于第二个问题，需要重点说明。...INSERT INTO `order_log` (content) values('$content')"; mysqli_query($con, $sql); } redis 乐观锁防止超卖...mysqli_query($con, $sql)) { echo "秒杀完成"; } } else { exit('抢购失败'); } 未经允许不得转载：肥猫博客 » PHP高并发情形下怎么防止商品库存超卖
3 卷积神经网络与图像理解 卷积神经网络（CNN）通常被用来张量形式的输入，例如一张彩色图象对应三个二维矩阵，分别表示在三个颜色通道的像素强度。...图 4 卷积神经网络与图像理解 事实上有研究表明无论识别什么样的图像，前几个卷积层中的卷积核都相差不大，原因在于它们的作用都是匹配一些简单的边缘。...RNN和CNN可以结合起来，形成对图像的更全面准确的理解。...首先通过卷积神经网络（CNN）理解原始图像，并把它转换为语义的分布式表示。然后，递归神经网络（RNN）会把这种高级表示转换成为自然语言。...我们期待未来大部分关于图像理解的进步来自于训练端到端的模型，并且将常规的CNN和使用了强化学习的RNN结合起来，实现更好的聚焦机制。
如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果： ---- 数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘...3）如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。...原始图像： 补零填充 边界复制填充 镜像填充 块填充 以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了，不在多做解释。...图像锐化： 卷积核： 该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度，而经过卷积之后进一步增强了这种对比度，从而使图像显得棱角分明、画面清晰，起到锐化图像的效果。...第二个参数: 输出图像，和输入图像具有相同的尺寸和通道数量 第三个参数: 目标图像深度，输入值为-1时，目标图像和原图像深度保持一致。
数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值...3）如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。...以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了，不在多做解释。...该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度，而经过卷积之后进一步增强了这种对比度，从而使图像显得棱角分明、画面清晰，起到锐化图像的效果。 ?...第二个参数: 输出图像，和输入图像具有相同的尺寸和通道数量 第三个参数: 目标图像深度，输入值为-1时，目标图像和原图像深度保持一致。
那么我们就得来看看这个 Mybatis 是怎么处理事务的了。 ACID特性 原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作单元，其对数据的修改要么全都执行，要么全都不执行。
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第18天，点击查看活动详情 ---- 降低阅读负担，启发创作心智，轻松学习 JavaScript 技巧，日拱一卒，jym，冲~ 本篇带来 Thunk 理解...简单理解：在计算机编程中，Thunk 就是一种实现延迟执行的手段。 举个栗子 我要计算 99 的 9 次方，然后再把它打印出来，你会怎么写？...console.log(power(99, 9)); // 913517247483640800 如果还有更多想法，可能会考虑： 今天你让我 console 打印结果，明天如果让我 alert 弹窗提醒结果怎么办...后天又让我 handleXXX 处理结果，又该怎么办？...JavaScript 中「Thunk」怎么理解，你 get 到了吗？ ---- OK，以上便是本篇分享。
图像表示 这个是一个手写数字识别的问题。左边是一个图像，右边是一个二维矩阵(14*14)，每一个矩阵对应的位置是一个像素值，在这里白色代表。...batch_size, # 批大小 class_size], # 目标类别数目 name=‘output’) TensorFlow这个图片是怎么表示的...往下看，都是用placeholder来初始化参数，看具体参数值： x的表示：数据类型、批大小、图像宽度和高度，图片深度(灰度图是没有通道，只有两个为宽和高，彩色为RGB，为3个通道，变成了三维数组)。...tf.placeholder(tf.float32, # 数据类型 [None, 10], # 输出维度 name=‘output’) 刚刚数字识别的图片怎么表示呢...将大小为14*14的灰度图分成10类 文字怎么表示呢？
【4】AI可以帮忙改写代码 例如，要求AI把上面优化后的素数代码，由Python改写为Java： AI瞬间完成了改写： 同时也添加了说明： 可以看到，AI已经体现出了一定代码理解能力，并没有告诉它代码的含义
卷积神经网络(CNN):图像级语义理解的利器 自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。...以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述, 比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率...全卷积网络：从图像级理解到像素级理解 与物体分类要建立图像级理解任务不同的是，有些应用场景下要得到图像像素级别的分类结果，例如：1）语义级别图像分割(semantic image segmentation...以语义图像分割为例，其目的是将图像分割为若干个区域, 使得语义相同的像素被分割在同意区域内。下图是一个语义图像分割的例子, 输入图像, 输出的不同颜色的分割区域表示不同的语义：背景、人和马。...针对语义分割和边缘检测问题，经典的做法就是以某个像素点为中心取一个图像块, 然后取图像块的特征作为样本去训练分类器。
视频理解旨在通过智能分析技术，自动化地对视频中的内容进行识别和解析。视频理解算法顺应了这个时代的需求。因此，近年来受到了广泛关注，取得了快速发展。...图像分类（Image Classification）是视频理解的基础，视频可以看作是由一组图像帧（Frame）按时间顺序排列而成的数据结构，RNN（Recurrent Neural Networks，循环神经网络...，可以简洁、直观地对其中的原理进行理解与分析。...这好比是不管前面的关税怎么加，设置一个最高市场价格，通过这个最高市场价格保证老百姓是买得起的。在RNN中，不管梯度回传的时候梯度范数大到什么程度，设置一个梯度的范数的阈值，梯度的范数最多是这么大。...LSTM中对各维是独立进行门控的，所以为了表示和理解方便，我们只需要考虑一维情况，在理解 LSTM 原理之后，将一维推广到多维是很直接的。
本科期间参与北京大学智能车环境感知项目，基于 LIDAR 的图像理解工作发表在机器人顶级会议上。2015 年底加入腾讯，在 TEG 内部搜索部工程平台中心参与深度学习平台的开发与应用。...PC 时代的键鼠，带来了文字输入；移动设备的普及，使得语音和图像更易获取。摄像头带来了海量的图像和视频，在许多场景下，这些数据极具检索价值。...相比理解文字或一维信号语音来说，图像的理解更具挑战。怎样从图像中提取有价值的信息，一直是计算机视觉所要解决的重要问题。...内搜在文字处理和搜索上浸淫多年，在 AI 领域的积累，始于文字，又不止于文字，面对新的图像场景，再次起航，开发了一套基于兴趣区域理解的图像垂直检索框架。...它需要部门在图像理解，检索系统，机器学习系统上提供强有力的支撑。 1. 针对索引主体确立，我们开发了一套完整的 ROI Detection 算法；2.
数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值...，并最终滑动完所有图像的过程。...3）如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。...原始图像： 补零填充 边界复制填充 镜像填充 块填充 以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了，不在多做解释。...图像锐化： 卷积核： 该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度，而经过卷积之后进一步增强了这种对比度，从而使图像显得棱角分明、画面清晰，起到锐化图像的效果。
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