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不堆概念、换个角度聊多线程并发编程

作为提升吞吐性能的不二良方，下面我们就一起来尝试按照问题解决型的思路一步步推进，换个角度探讨下多线程并发相关的内容，全面了解下多线程并发世界的各种关联，进而更从容优雅的让并发为我们所用，成为我们提升系统性能的神兵利器...定时器也是在子线程中执行的，多个定时器之间、定时器线程与主线程之间、定时器线程与业务子线程之间都会以多线程的形式并发处理。 @Scheduled(cron = "0 0/10 * * * ?")...image.png 读写锁的特点就是，针对读操作和写操作，提供了不同的加锁同步策略，具体而言： 读读不互斥 读写互斥 写写互斥 在 Java 中，读写锁是使用 ReentrantReadWriteLock...关于并行的具体介绍与实现策略，以及并发与并行的详细区别，可以参见我的另一个文档《JAVA基于CompletableFuture的流水线并行处理深度实践，满满干货》，此处不述。

27020
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基于OpenCV的彩色空间互转

但在科学研究一般不采用RGB颜色空间，因为它的细节难以进行数字化的调整。它将色调，亮度，饱和度三个量放在一起表示，很难分开。它是最通用的面向硬件的彩色模型。该模型用于彩色监视器和一大类彩色视频摄像。...色调与混合光谱中的主要波长相关，从波长的角度考虑，不同波长的光变现为不同的颜色，实际上体现的是色调的差异。色调的取值区间为[0,360]。色调取不同值，所代表的颜色如下表： ?...亮度（V） 反应的是人眼感受到的光的明暗程度。如果其中掺入的白色越多，则亮度越高；如果在其中掺入的黑色越多，则亮度越低。亮度的取值区间是[0,1]。当亮度值是0时，图象是纯黑色。...颜色空间互转 对于一张图片，进行色彩空间转换，只是把它每个像素点的表示形式改变了，不管用RGB的表示形式，还是HSV的表示形式，把像素值按相应色彩空间的规则转换成对应的颜色后，表示的还是这张图片。...图像由GRAY转换为RGB时，采用的是如下公式： GRAY转换为RGB后的取值都在RGB的颜色空间立方体的主对角线上。从HSV的角度，饱和度为0的图就是灰色的。

2.5K10

matlab入门到放弃（四）、绘图基本操作

格式： rose（theta，x） 其中，参数theta用于确定每一区间与原点的角度，选项x用于指定区间的划分方式。...绘图时将圆划分为若干个角度相同的扇形区域，每一扇形区域的高度反应落入该区间的theta元素的个数，若x为标量，则在0~2pi区间内均匀划分成x个扇形区域，x缺省时，默认按照20个缺省区间进行统计。...（y*pi是因为单位是角度不是弧度） ?...坐标用参数方程定义，且参数方程只有一个自变量，则使用fplot3函数，其格式为： fplot3（funx，funy，funz，tlims） 其中，fun[*]代表曲线x、y、z坐标的函数，通常采用函数句柄的形式...tlims为参数函数自变量的取值范围，用二元向量[tmin,tmax]描述，默认为[-5,5]。 example：绘制moxico帽顶曲线 ?

1.1K20

常用建模方法_建模方法有哪几种

数据建模 世界上物品种类有千万种，各种信息更是层出不穷，每种信息都有各自独特的格式和表达方式，如何对信息进行描述，按照一定的方式进行转化，使之形成适合存储的数据格式，称之为建模。...每一个实体都必须具备一定的特征，用来区分一个个实体，这些特征称为属性，每个实体可以用若干个属性来刻画，每个属性又有一定的取值类型和取值范围，属性是变量，其取值范围是属性的值域。...（2）维度建模法 维度在数学上指独立参数的数据，在数据分析领域，是指描述事物的角度和方面，是数据库当中，描述某一事物的方法和属性的数目。...维度建模法的好处是对于某个事物，可以在各个维度进行预处理，进行统计、分类、排序等，提高数据库操作性能，同时维度建模法建立的数据模型比较直观，可以紧密围绕业务需求建立模型，直观的反应业务中的问题，建模方法简单...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

1.3K10

研究自旋禁阻反应的新方法——多态自旋混合（MSSM）模型

大多数化学反应发生在基态势能面上（如图1(1)所示；注意：本文不关心光化学反应），但是，在有些反应特别是过渡金属参与的反应中，会涉及到多个自旋态。...在文献中，讲自旋禁阻反应的比较多，其次是讲两态反应，其实只是关注问题的角度不同，都属于多态反应的特例。在本文中一律讲多态反应，但是为了照顾一些人的习惯，标题仍保留了自旋禁阻反应的说法。...以独立程序MultiState@GWEV（简称MS@GWEV）的形式发布，包括源代码、运行脚本、手册、算例，在Gaussian 16 中通过External 关键词调用。有人问GWEV是什么缩写。...，建议取值50-400 cm-1。...对于5d 元素体系的多态反应，建议取值500-2500 cm-1。

75730

装腔指南：如何优雅地用数据评判餐厅星级

、30、35、40、45、50； + “Comments”表示评论数量； + “PCC”表示人均消费； + “Taste”表示口味评分，取值从0到10； + “Environment”表示环境评分，取值从...0到10； + “Service”表示服务评分，取值从0到10； + “Addr”表示地址 ?...整体角度，让我们在从整体角度看一看： ? 可以看出本次采样的49个城市中,饭店大多集中在东南沿海，尤其是长三角和珠三角地区，另外京津冀地区虽然并非沿海区域，但靠着帝都威名也同样聚集了大量的饭店。...当然换句话说，这能否说明我们现在的很多餐厅，尤其是高档餐厅，相比于食物本身的味道它们更注重形式和服务表现。 毕竟高级餐厅从口味上已经很难拉开距离了，这时候更多的附加价值软实力才是制胜根本。...为什么不选City呢，因为城市都是深圳，大家都一样没有意义；不选Name的原因很简单，这又不是算卦，咱不看面相；不选Addr也是一个道理，咱也不看风水；不选overall是因为该分值就是由'Taste'

65400

吴恩达机器学习笔记9-代价函数直观理解之二

那代价函数的取值就和这两个参数有关了，也就是说代价函数变成了一个三维立体空间的面。下图右边的代价函数的图形就不能很好的反应代价函数和模型假设的参数取值之间的关系了。 ? 取而代之的是： ?...而能让代价函数取值在碗底的 才是我们要找的东西，就是这一对让我们的假设函数有了具体的样子，能最好的反应我们测试数据中自变量和因变量之间的关系。...让三维的图简单一点，我们把它映射到一个面上，就变成了等高线图（下图右半边），下图右边的每个圈圈都是对应一组参数的，而每一组参数有对应一个假设函数的具体形式，也就是下图左边的一条直线。 ?...我们看出来，这里两个参数确定的误差函数图像它很像是一个盆地，就像买房子我们希望买在房价最低的点上，那我们也希望找到能让代价函数取值最小的那一对 .

39630

python迭代器(函数名的应用,新版格

目前学过的可迭代对象：str bytes list tuple dict set range 获取对象的所有方法并且以字符串的形式表现：dir() 会返回一个列表，这个列表中含有该对象的以字符串的形式所有方法名...专业角度：内部含有'__iter__'方法并且含有'__next__'方法的对象就是迭代器。 优点： 节省内存。 惰性机制， next一次，取一个值，绝不过多取值。 缺点： 速度慢。...不走回头路。...取值时不走回头路，只能一直向下取值 可迭代对象与迭代器的对比： 可迭代对象：可迭代对象是一个操作方法比较多，比较直观，存储数据相对少（几百万个对象，8G内存是可以承受的）的一个数据集。...迭代器：迭代器是非常节省内存，可以记录取值位置，可以直接通过循环+next方法取值，但是不直观，操作方法比较单一的数据集。

45910

决策树算法十问及经典面试问题

简介和算法 决策树是机器学习最常用的算法之一，它将算法组织成一颗树的形式。其实这就是将平时所说的if-then语句构建成了树的形式。这个决策树主要包括三个部分：内部节点、叶节点和边。...在使用信息增益的时候，如果某个特征有很多取值，使用这个取值多的特征会的大的信息增益，这个问题是出现很多分支，将数据划分更细，模型复杂度高，出现过拟合的机率更大。...使用信息增益比就是为了解决偏向于选择取值较多的特征的问题. 使用信息增益比对取值多的特征加上的惩罚，对这个问题进行了校正. 4.基尼指数可以表示数据不确定性，信息熵也可以表示数据的不确定性....因为给训练数据巨大的信任，这种形式形式很容易造成过拟合，为了防止过拟合需要进行决策树剪枝. 一般分为预剪枝和后剪枝，预剪枝是在决策树的构建过程中加入限制，比如控制叶子节点最少的样本个数，提前停止....不是无用的，从两个角度考虑，一是特征替代性，如果可以已经使用的特征A和特征B可以提点特征C，特征C可能就没有被使用，但是如果把特征C单独拿出来进行训练，依然有效.

1.2K60

决策树算法十问及经典面试问题

简介和算法 决策树是机器学习最常用的算法之一，它将算法组织成一颗树的形式。其实这就是将平时所说的if-then语句构建成了树的形式。这个决策树主要包括三个部分：内部节点、叶节点和边。...在使用信息增益的时候，如果某个特征有很多取值，使用这个取值多的特征会的大的信息增益，这个问题是出现很多分支，将数据划分更细，模型复杂度高，出现过拟合的机率更大。...使用信息增益比就是为了解决偏向于选择取值较多的特征的问题. 使用信息增益比对取值多的特征加上的惩罚，对这个问题进行了校正. 4.基尼指数可以表示数据不确定性，信息熵也可以表示数据的不确定性....因为给训练数据巨大的信任，这种形式形式很容易造成过拟合，为了防止过拟合需要进行决策树剪枝. 一般分为预剪枝和后剪枝，预剪枝是在决策树的构建过程中加入限制，比如控制叶子节点最少的样本个数，提前停止....不是无用的，从两个角度考虑，一是特征替代性，如果可以已经使用的特征A和特征B可以提点特征C，特征C可能就没有被使用，但是如果把特征C单独拿出来进行训练，依然有效.

1.2K11

30分钟理解决策树的基本原理

假设空间即我们对模型形式的先验假设，最终我们求得的模型必定符合我们对模型形式的先验假设。 决策树模型的先验形式可以表述成如下： ? 其中q[x]是从特征空间映射到节点编号空间的函数。...第一个是反应决策树对样本数据点拟合准确度的损失项，第二个是反应决策树模型复杂程度的正则化项。 正则化项可以取模型的叶子节点的数量。即决策树模型划分得到的不相交子区域越多，我们认为模型越复杂。...既然是反应不确定性的，我们的先验知识是当随机变量只有一种取值时，熵为0，当随机变量的取值可能性越多，在各个可能性之间的概率分布越平均，熵越大。熵的计算公式满足这些先验的特性。...在决策树的应用场景中，条件熵的含义更加清晰明了，即按照离散特征X的取值将样本空间划分成多个叶子节点，各个叶子节点上样本标签Y取值的熵不纯度的加权平均。...它满足我们的先验预期，当随机变量只有一种可能取值的时候，基尼不纯度为0，当随机变量的可能取值数量越多，取值概率分布越平均，基尼不纯度越大。 基尼不纯度的定义如下。 ?

1.6K11

CSS3 转换(Transform)

： none：无转换 2D Transform Functions： matrix()： 以一个含六值的(a,b,c,d,e,f)变换矩阵的形式指定一个2D变换，相当于直接应用一个[a,b,c,d,e,...则默认值为0 skewx()： 指定对象X轴的（水平方向）扭曲 skewy()： 指定对象Y轴的（垂直方向）扭曲 3D Transform Functions： matrix3d()： 以一个4x4矩阵的形式指定一个...x,y,z，第4个参数表示旋转的角度，参数不允许省略 rotatex()： 指定对象在x轴上的旋转角度 rotatey()： 指定对象在y轴上的旋转角度 rotatez()： 指定对象在z轴上的旋转角度...> 取值：n取值为正，按顺时针旋转； n取值为负，按逆时针旋转 不指定旋转原点，即按元素中心旋转： <!...) , skewY( ndeg ) 取值：角度 <!

76220

商业智能BI中的OLAP是什么

OLAP的基本概念 ①维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。...②维的层次（Lever of Dimension）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。。...③维的成员（Member of Dimension）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（如“2020年9月1日”是在时间维上位置的描述）。 ④度量（Measure）：多维数组的取值。...OLAP的特点 ①快速性：用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。...系统应能在用户要求的时间内对用户的大部分分析要求做出反应，因此就更需要一些技术上的支持，如专门的数据存储格式、大量的事先运算、特别的硬件设计等。

1.4K97

数据结构与算法 1-2 时间复杂度与大O表示

比如：如果确定了a和b的取值，可以通过"1000 - a - b = c"来确定c的唯一取值。因此我们对上面的程序进行如下的改进： ?...对于同一个问题，我们给出了两种解决算法，在这两种算法的实现中，我们对程序执行的时间进行了测算，发现两段程序执行的时间相差悬殊（208.44秒相比于1.63秒），由此我们可以得出结论：实现算法程序的执行时间可以反应算法的效率...程序的运行离不开计算机环境（包括硬件和操作系统），这些客观原因会影响程序运行的速度并反应在程序的执行时间上。 ?...算法对于不同的机器环境而言，确切的单位时间是不同的，但是对于算法进行多少个基本操作却是相同的，由此可以忽略机器环境的影响使用基本操作的总数作为反应算法的时间效率。...前面从直观的角度来分析，接下来从数学的角度来分析。 对于算法的时间效率，我们可以用"大O记法"来表示。"

51500

数字信号处理之卷积

通过相乘和相加的形式进行信号的组合被称为信号的合成。 与信号合成相反的步骤，叫做信号的分解。即把原始信号分解为两个或多个信号相加。信号的分解要比信号合成要复杂些。...试想，假设我们把15和25相加，那么我们只能得到40,；相反，如果我们把40分解成两个或多个数字的相加，那么这种分解会有无数种形式，比如1+39,2+38，-30.5+60+10.5。 ?...假如delta函数的脉冲反应为h[n],那么a[n]的脉冲反应为-3h[n-8]。 卷积就像数学的加减乘除一样，是一种形式化的数学运算。...3.卷积运算 卷积可以从输入信号的角度理解：输入信号的每一个采样点是如何贡献于多个输出信号采样点，即每一个输入信号分量进入线性系统之后，都将产生多个平移和缩放版本的脉冲反应，输出结果即为每个信号分量对应的平移和缩放版的脉冲反应进行合成...而从输出角度理解卷积，分析的是输出信号的每一个采样点是由哪些输入信号影响的。这种方式对数学角度和实践应用角度理解卷积都相当有作用。用公式表示即为：y[n]=其他变量的组合。

1.3K31

html学习

color用于设置字体的颜色 font-style设置字体样式取值为italic和normal font-weight设置文字的粗细，常用取值lighter,bold和bolder还可以进行数字取值100...，900 font-family设置字体，*”宋体”或者“微软雅黑”* 连写形式 font: italic bold 100px "楷体" text-decoration文本装饰属性，常用取值underline...href属性指定点击后跳转的路径（url)，如果需要点击之后没有反应西药写为：javascript:void(0) target属性：指定跳转模式：_blank表示新建窗口，_self表示当前页，默认是.../img/001-1.jpg">图片 点击之后没有反应 表格标签 border:表格边框的宽度， width:宽度；可以是像素也可以是百分比...不会将数据拼接到地址栏将数据上传到请求体中 相对安全，理论上是无限的 尽量使用post方式提交表单 提交表单的注意事项 ①需要提交服务器中的数据，必须都要放到form表单中，否则是提交不过去的 ②最后的提交形式就是

1.5K10

R语言绘图001-基础参数

函数text中的参数adj的值可以以类似于形式adj=c(x,y)调整图中字符的相对位置；取值：长度为2的数值向量，分别表示字符边界矩形框的左下角相对坐标点(x, y)位置的调整，向量的两个数值一般都在...lab 设置坐标轴刻度数目（R会尽量自动“取整”2）；取值形式c(x, y,len)：x和y分别设置两轴的刻度数目，len目前在R中尚未生效，因此设置任意值都不会有影响（但用到lab参数时必须写上这个参数...type设置画图的类型（type=”n”表示不画数据），九种可能的取值，分别代表不同的样式：'p')画点；'l')画线5；'b')同时画点和线，但点线不相交；'c')将type= 'b'中的点去掉，只剩下相应的线条部分...rect(x1, y1, x2, y2)绘制长方形,(x1, y1)为左下角,(x2,y2)为右上角 rug(x)在x-轴上用短线画出x数据的位置 srt 字符串的旋转角度；取一个角度数值，参见图3.1...n"表示不绘制刻度值及刻度线；"s"表示绘制，默认值。

2.1K20

float double取值范围_double float区别

小数部分最高有效位是1的数被称为正规（规格化）形式。小数部分最高有效位是0的数被称为非正规（非规格化）形式，其他情况是特殊值。...任意 1 正规形式（负数） 1 0 -127 非0 0 非正规形式（负数） 1 0 -127 0 没有 负0 0 0 -127 0 没有 正0 0 0 -127 非0 0 非正规形式（正数） 0 1~...取值范围 根据表1可知，float的取值范围： 负无穷 —— − 2 128 -2^{128} −2128 ~~~ − 2 − 149 -2^{-149} −2−149 —— 0 —— 2 −...，例如：8317637.5，其有效小数位：8.3176375E6，七位），而有效位（从第一个不为0的开始数）是7~8位，是包括整数位的，像8317637.5，你不转换，则要从有效位的角度来看，有8位有效位...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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