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Thread和goroutine两种方式实现共享变量按序输出

输出:123123123123123 java实现 java对于这个问题如何解决呢?首先要求依次输出,那么只要保证线程互相等待或者说步调一致即可实现上述问题。 如何实现步调一致呢?...“ 这两者其实是有一区别的,notify是随机通知等待队列中一个线程,而notifyAll是通知等待队列中所有的线程。...可能我们第一感觉是即使使用了notifyAll也是只能有一个线程真正执行,但是在多线程编程中,所谓感觉蕴藏着风险,因为有些线程可能永远也不会被唤醒,这就导致即使满足条件也无法执行,所以除非你很清楚你线程执行逻辑...” 为啥要用while循环,而不是用更轻量if? “ 利用while原因,从根本上来说是java中编程范式,只要涉及到wait等待,需要用while。...<= max; i++ {    // 锁定本次临界环境变量修改    lock.Lock()    //通过for循环检测条件是否发生变化,类似于上面的while    for flag !

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17. R编程(三:运算符、控制语句、基本函数)

= 不相等>大于< 小于 ps:字母多字符串比少大 ★= 大于等于 <= 小于等于” 也可以进行向量比较,向量中数据一一比较,若条件符合则返回TRUE。..., 2) # 获得向量中开始两个元素 | 表示 或,只有一个条件成立就返回真&表示 与,必须所有条件均满足才返回真 2. if 条件语句 if 基本句 只要if 随后条件句返回为TRUE,则其后语句则会被执行...) if/else if/else 句 需要注意是,无论是if 还是else if,其随后条件句只能返回一个逻辑(不可以是逻辑向量)。...表示各种与 EXPR 可能输出绑定语句。当... 中某个丛句与EXPR相等时,便会输出丛句对应。因此switch 常用于for 循环遍历打印。...我们可以创建一个空列表,让每次循环输出作为一个元素添加到列表中。使用 do.call 语句我们可以对列表进行 cbind ,将其拼接在一起。

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机器学习 学习笔记(9)支持向量

SMO是一种启发式算法,如果所有变量满足此最优化问题KKT条件,那么这个最优化问题解就得到了。因为KKT条件是该最优化问题充分必要条件。 由于只有两个变量( ? , ?...# 程序会在所有上进行循环并选择其中使得改变最大那个 # 如果是第一次循环,就随机选择一个alpha def selectJ(i,oS,Ei): # 内循环启发式方法 maxK=-...while循环,这与smoSimple有些类似,但是这里循环退出条件更多一些 # 当迭代次数超过指定最大,或者遍历整个集合都未对任意alpha对进行修改时,就退出循环 # 这里maxIter遍历和函数...# 元组第一个参数是描述所用核函数类型一个字符串 # 其它两个参数则都是核函数可能可选参数 # 该函数首先构建出一个列向量 # 然后检查元组以确定核函数类型 # 在线性核函数情况下,内积计算在所有数据集合数据集中一行这两个输入之间展开..., # 在径向基核函数情况下,在for循环中对于矩阵每个元素计算搞死函数 # 在for循环结束之后,我们将计算过程应用到整个向量上去。

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【机器学习】支持向量

本文介绍了支持向量机模型,首先介绍了硬间隔分类思想(最大化最小间隔),即在感知机基础上提出了线性可分情况下最大化所有样本到超平面距离中最小。...,而固定其他所有变量,对一个变量进行目标优化,内循环每一个变量进行优化,外循环直到迭代到收敛。...在给定时,对求极大时,当不满足所有必要条件时,那么必然导致无最大,当且仅当满足所有必要条件时有极大,且极大为 满足必要条件,否则 所以,所有约束条件等价条件是存在极大,所以原问题就变成了一个极小极大问题...return 0; } /** SMO算法入口函数,其主要功能是初始化SMO所有的参数到结构体OS 确定迭代结束标志,并在所有样本和支持向量循环选择合适alpha1,调用inner...alphaPairsChanged>0||entireSet); iter++) { //循环结束标志为迭代次数已到预设,或者是不能再继续优化(对于所有的支持向量找不到第二个alpha

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py学习(流程控制语句和组合数据类型)

则不执行 • 默认情况下,if语句只会控制紧随其后语句,如果希望,if可以控制多条语句,则可以在if后面跟着一个代码块 • 代码块 • 代码块中保存着一组代码,同一个代码块中代码,要么执行要么都不执行...代码块 elif 条件表达式: 代码块 else : 代码块 • 循环语句 • whlie循环 + for循环While循环 • 语法: While 条件表达式: 代码块 Else : 代码块 •...执行流程:while语句在执行时,会先对后条件表达式进行求值判断,如果判断为true,则执行循环体(代码块),循环体执行完毕,继续对条件表达式进行求职判断,以此类推,直到判断结果为false,则循环终止...) • for()循环除了创建方式意外,其余和while一样,包括else,包括break,continue,都可以在for循环中使用 • 元组 tuple • 元组是一个不可变序列 • 它操作方式基本上和列表一致...=比较是对象是否相等 • Is 和is not比较是对象id是否相等 • 字典(dict) • 字典属于一中新数据结构,称为映射(mapping) • 字典作用和列表类似,都是用来存储对象容器

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数字硬件建模SystemVerilog-循环语句

其他类型循环可能由一些综合编译器支持,但这些限制限制了这些循环用途。本系列重点介绍所有综合编译器支持for和repeat循环。...:循环向量位进行操作 在图6-7中可以看到,for循环四次迭代是如何展开,以及如何成为异或操作四个实例。...for (int i=0; i<=count; i++)依赖于count具体数值,因为在不知道count情况下,无法确定循环将迭代多少次。...通过修改end_count(循环结束条件,找到第一个为l位后,循环立即终止。虽然在循环开始之前结束计数被初始化为32,但它可以随着循环执行而改变。...,当E为3时,Repeat循环执行2次,综合结果创建了乘法器2个实例。

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【C# 基础精讲】循环语句:for、while、do-while

在本文中,我们将详细介绍这三种循环语句语法和使用方法。 for循环 for循环是一种常见循环结构,用于在给条件下重复执行代码块一次数。...while循环 while循环用于在给条件为真(true)情况下,重复执行代码块。...它一般语法如下: while (循环条件) { // 循环体,重复执行代码块 } 循环条件是一个返回布尔(true或false)表达式,当为true时,执行循环体;当为false时,退出循环...它一般语法如下: do { // 循环体,重复执行代码块 } while (循环条件); 循环条件是一个返回布尔(true或false)表达式,当为true时,继续执行循环体;当为false...而在i是偶数情况下,continue语句跳过后面的代码,开始下一次循环迭代。 总结 循环语句是C#编程中非常重要控制结构,它们允许根据条件来重复执行一段代码块。

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python基础语法

= 不等于 比较两个数是否不相等,返回布尔 > 大于 比较两个数大小关系,左边是否大于右边,返回布尔 < 小于 比较两个数大小关系,左边是否小于右边,返回布尔 >= 大于等于 比较两个数大小关系...,左边是否大于等于右边,返回布尔 <=小于等于 比较两个数大小关系,左边是否小于等于右边,返回布尔 1 x = 15 2 y = 6 3 # 判断变量 x和y是否相等 4 if x =...18 else: 19 print ("变量a不在给列表students中") 成员运算符  4 条件判断语句   4.1 if语句 if语句格式如下: 1 if 表达式...') 5 循环控制语句   5.1 while语句 其实while语句是循环语句,也是条件判断语句,while语句语法格式如下: 1 while 判断条件: 2 语句 下面通过while语句来计算...('1 到 %d 和为:%d' % (n, sum)) while和else配合使用(同样使用与for循环)   当while循环正常结束时,会执行while之后else语句,当在while循环中有

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Python3快速入门(二)——Pyth

Python3快速入门(二)——Python3基础 一、Python3语法基础 1、Python3编码 默认情况下,Python 源码文件以 UTF-8 编码,所有字符串都是 unicode 字符串,可以为...每个条件后使用冒号(:)表示满足条件后要执行语句块。 条件控制中使用缩进来划分语句块,相同缩进数语句在一起组成一个语句块。 在Python中没有switch – case语句。 #!...2、循环控制 Python中循环语句有for和 while。Python中while语句一般形式如下: while 判断条件: 语句 在Python中没有do..while循环。 #!...("1 到 %d 之和为: %d" % (N, n)) 在 while … else 在条件语句为 false 时执行 else 语句块. #!...("Hello Go") 如果while循环体中只有一条语句,可以将该语句与while写在同一行中, 如下所示: #!

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转载|使用PaddleFluid和TensorFlow训练序列标注模型

双向循环神经网络 在循环神经网络模型中,t 时刻输出隐藏层向量编码了到 t 时刻为止所有输入信息,但由于循环神经网络单元计算串行行:t 时刻循环神经网络但愿可以看到历史(t 时刻之前),却无法看到未来...线性链条件随机场 上面的定义并没有对 X 和 Y 结构给出更多约束,理论上来讲只要标记序列表示了一条件独立性,G 图结构可以是任意。...,yn) 均为线性链表示随机变量序列,若在给定随机变量序列 X 条件下,随机变量序列 Y 条件概率分布 P(Y|X) 满足马尔科夫性: ? i=1,2,......,TensorFlow 中循环神经网络要求一个 mini-batch 之内序列长度相等,使用 Dynamic RNN 时,batch 和 batch 之间序列长度可以不相等,因此对一个 mini-batch...PaddleFluid 引入了 LoD Tensor 概念,所有序列处理模块(包括所有循环神经网络单元,文本卷积)支持非填充序列输入,使用时无需对 mini-batch 数据进行填充,也就避免了对填充位各种特殊处理

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深度学习-数学基础

另一种是在深度概率模型中使用方法,它不是将计算图深度视为模型深度,而是将描述概念彼此如何关联深度视为模型深度。在这种情况下,计算每个概念表示计算流程图深度可能比概念本身图更深。...如果两个或多个特征向量拥有相同特征,那么在由这些特征向量产生生成子空间中,任意一组正交向量都是该特征对应特征向量 矩阵是奇异的当且仅当含有零特征 所有特征都是正数矩阵被称为 正定(positive...同样地,所有特征都是负数矩阵被称为 负(negative definite);所有特征都是非正数矩阵被称为 半负(negative semidefinite) 另一种分解矩阵方法,被称为...其次,我们可以用概率和统计从理论上分析我们提出 AI 系统行为 几乎所有的活动需要一些在不确定性存在情况下进行推理能力。不确定性有三种可能来源 被建模系统内在随机性 不完全观测。...y_0) = P(x = x_0)p(y = y_0) \] 如果关于 x 和 y 条件概率分布对于 z 每一个都可以写成乘积形式,那么这两个随机变量 x 和 y 在给定随机变量 z 时是 条件独立

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大数据技术之_23_Python核心基础学习_02_ 流程控制语句 + 序列(10.5小时)

会先对 while 后条件表达式进行求值判断: #       如果判断结果为 True,则执行循环体(代码块), #       循环体执行完毕,继续对条件表达式进行求值判断,以此类推, #       ...条件表达式用来设置循环执行条件 #   while i < 10 : #       print(i) #       # 更新表达式:修改初始化变量 #       i += 1 # 创建一个执行十次循环...# 求100以内所有的质数 # 创建一个循环,求 1-100 以内所有的数 i = 2 while i <= 100 :     # 创建一个变量,记录 i 状态,默认认为 i 是质数     flag...# 一旦进入判断,则证明 i 一不是质数,此时内层循环没有继续执行必要(即只要有一个(除了1和它自身外)数能被i整除,那么 i 一不是质数)             # 使用 break 来退出内层循环... for 循环 # for() 循环除了创建方式以外,其余和 while 一样, #   包括 else、包括 break、continue 都可以在 for 循环中使用 #   并且 for 循环使用也更加简单

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理解EM算法

有一批样本,分属于3个类,假设每个类服从正态分布,均值和协方差未知,各样本属于哪个类也是未知,算法需要在此条件下估计每个正态分布均值和协方差。...其中x为随机向量,k为高斯分布数量,wi为高斯分布权重,是一个正数,μ为高斯分布均值向量,∑为协方差矩阵。所有高斯分布权重之和为1,即: ?...这里zi是一个无法观测到(即不知道它隐含变量,可以看作离散型随机变量,上式对隐含变量z所有情况下联合概率p(x,z,θ)求和得到x边缘概率。...算法流程 算法在实现时首先初始化参数θ,接下来循环迭代直至收敛,每次迭代时分为两步: E步,基于当前参数估计θi,计算在给定x时对隐变量z条件概率: ?...首先用参数的当前估计θt计算出每个训练样本隐变量概率分布估计Qt,然后用该构造下界函数,在参数的当前估计θt处,下界函数与对数似然函数相等(对应图中左侧第一条虚线)。

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【数据科学系统学习】机器学习算法 #

这里“合适”是指两个alpha必须要符合一条件,第一个条件是这两个alpha必须要在间隔边界之外,第二个条件是这两个alpha还没有进行过区间化处理或者不在边界上。...该SMO函数伪代码如下: 创建一个alpha向量并将其初始化为 0 向量 当迭代次数小于最大迭代次数时(外循环) ···对数据集中每个数据向量(内循环): ······如果该数据向量可以被优化: ·...········随机选择另外一个数据向量 ·········同时优化这两个向量 ·········如果两个向量都不能被优化,退出内循环 ···如果所有向量都没被优化,增加迭代数目,继续下一次循环 程序清单..., m 是所有 alpha 数目 # 只要函数值不等于输入 i,函数就会进行随机选择 def selectJrand(i, m): j = i while (j == i):...(zeros((m, 1))) # iter 变量存储是在没有任何 alpha 改变情况下便利数据集次数 # 当这个变量达到输入 maxIter 时,函数结束运行并退出

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第2章:循环结构程序设计

2.1 for循环 for循环格式为:for(初始化;条件;调整)循环体 程序2-1 输出1,2,3,…,n #include int main() { int n; scanf...= 0.3时,就是无限循环.显然,程序中,这种不确定错误是不应该存在, 在定义循环变量时,尽量采用int型及整数加减 */ } 程序2-2 输出所有形如aabb4位完全平方数(即前两位数字相等,...函数floor(x)返回不超过x最大整数。 程序2-2完整代码 7744问题(1) //输出所有形如aabb4位完全平方数(即前两位数字相等,后两位数字也相等)。...2.2 while循环和do-while循环 while循环格式为“while条件循环体; 程序2-4 3n+1问题:对于任意大于1自然数n,若n为奇数,则将n变为3n+1,否则变为n一半。...while条件);”,其中循环体至少执行一次,每次执行完循环体后判断条件,当条件满足时继续循环

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