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volatile 关键字与计算机底层的一些杂谈

前言 volatile 是 Java 并发编程中一个非常重要,也是面试常问的一个技术点,用起来很简单直接修饰在变量前面即可,但是我们真的懂这个关键字吗?...当其他 CPU 核心嗅探到缓存中的数据被别的 CPU 修改了,会将这份数据置为失效状态,基于这个失效的操作实现了一些缓存一致性协议例如 MSI、MESI、DragonProtocol 等,其中以 intel...历程五:MESI MESI 缓存一致性协议动画展示 这个动画很生动的展示了 MESI 的工作过程。关于 MESI 的更多细节这里不过多谈论,有兴趣可以去找一些资料深入理解。...volatile 的可见性 首先可以确定的一点是 JIT 不会对加了 volatile 关键字的变量的相关代码进行优化。...读与下面的普通读重排序 在每个 volatile 读操作的后面插入一个 LoadStore 禁止处理器把上面 volatile 读与下面的普通写重排序 写操作 操作 作用 在每个 volatile

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随机过程(2)——极限状态的平稳分布与周期(上),一些特殊的马尔科夫链

这一节我们接着上一节的内容,继续介绍与状态分类有关的一些内容。包括上一节最后,利用图来划分状态的方法的解释。以及在这基础上,我们也会对极限状态进行一些探讨。 那么我们开始吧。...目录 闭集,不可约集 极限下的平稳分布 更加深层次的问题 转移矩阵的极限状态(上) 一些特殊的马尔科夫链 闭集,不可约集 这里的闭集(closed set)和不可约集(irreducible set)和集合论...细心的读者应该可以观察到,没有额外的和约束,这个方程组并没有一个唯一解,因为矩阵不可能满秩(想想为什么?)。 但是反过来,为什么有了这个和的约束,就能够有满足条件的解呢?...一些特殊的马尔科夫链 这一部分我们会介绍一些具有特殊性质的马尔科夫链。在具备这些性质之后,有些时候会对一些计算产生不小的帮助。 首先是双随机链(doubly stochastic chains)。...但因为它本质上并不是随机过程的内容,我们这里就暂时不提它了。 小结 本节我们主要关注了马尔科夫链的极限状态和一些具有特殊性质的马尔科夫链。

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    机器学习中你不可不知的几个算法常识

    在这篇给大家介绍一些机器学习中必须要了解的几个算法常识,这些算法常识在之后从事机器学习方面研究和工作时是非常重要的。...所以我们关注的就是在当前要解决的问题下(或者任务下),为它找到一个合适的解决方案。 所以说,机器学习研究的目标不是找一个通用学习算法或是绝对最好的学习算法。...、低方差是模型欠拟合的表现,类似于把飞镖扔到了离靶心很远的地方,但是都集中在一个位置;右下角的高偏差、高方差是最差的模型了,类似于把飞镖扔到了靶子上,但是飞镖离靶心也很远,而且彼此间很分散。...降低偏差和方差的办法 降低模型的偏差,能够降低模型欠拟合的风险;降低模型的方差,能够降低模型过拟合的风险。这里我们来看下如何一些常用的方法。 降低模型的偏差 增加新特征。...降低模型的方差 增加更多的训练数据。 降低模型复杂度。比如决策树模型中降低树深度、进行剪枝等。 加入正则化。使用正则化能够给模型的参数进行一定的约束,避免过拟合。

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    SqlAlchemy 2.0 中文文档(三十九)

    此方法可以与 Inspector.get_sorted_table_and_fkc_names() 进行比较,后者一次只能处理一个模式;在这里,该方法是一个通用化的方法,一次可以考虑多个模式,包括解决跨模式外键的问题...从反射返回的 Table 对象不能始终依赖于生成与原始 Python 定义的 Table 对象相同的 DDL。发生这种情况的地方包括服务器默认值、与列关联的序列以及有关约束和数据类型的各种特殊情况。...目前包括一些适用于 MySQL 和 Oracle 表的选项。 参数: table_name – 表的字符串名称。要进行特殊引用,请使用 quoted_name。...此方法可以与Inspector.get_sorted_table_and_fkc_names()进行比较,后者一次只处理一个模式;在这里,该方法是一个通用方法,将同时考虑多个模式,包括解决跨模式外键。...发生这种情况的领域包括服务器默认值、与列相关联的序列以及关于约束和数据类型的各种特殊情况。

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    【Java 基础篇】深入理解 Java 中的抽象类:提高代码可维护性与扩展性

    抽象类(Abstract Class)是 Java 面向对象编程中的一个重要概念。它允许我们定义一组抽象方法,这些方法可以被子类(类)实现。抽象类通常用于定义一些通用的方法和属性,但不能被实例化。...本篇博客将深入探讨 Java 中抽象类的概念、语法和实际应用,适用于初学者,帮助你轻松理解和应用抽象类。 什么是抽象类? 在面向对象编程中,抽象类是一种特殊的类,它不能被实例化(不能创建对象)。...抽象类的作用 抽象类在面向对象编程中有以下主要作用: 提供模板: 抽象类可以定义一些通用的方法和属性,提供一个模板供子类使用。这有助于代码的重用和统一性。...抽象类与接口的区别 抽象类和接口(Interface)都可以定义抽象方法,但它们之间存在一些重要的区别: 多重继承: 类可以继承一个抽象类,但只能实现一个接口。...抽象类的实际应用 抽象类在实际应用中具有广泛的用途,其中一些包括: 图形库: 图形库可以使用抽象类来定义通用的图形对象,子类可以提供不同类型的图形的具体实现。

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    盘点游戏历史上出现的几次重大bug (三)

    而作者却在某个深夜,在进行了偶然的设置和招式后,无意中发现了这个点穴大法的秘密... 最开始,我并不知道是怎么出现的。只是突然发现,我用飞镖打中的敌人都不动了......实在好奇的我,赶紧叫上当时在网吧的小伙伴,让他也进来试一试,被我飞镖打一下,我想看看对方视角到底是怎么回事。 结果被打中后,小伙伴发现,自己的游戏突然失控,彻底未响应了!无论按什么按键都完全失效。...而我的飞镖之所以能引起对方客户端代码报错的原因,无非就是到底什么东西能影响到对方,在这个单机游戏里。 那么有同学会问都有哪些因素引起呢?那让我来排查一下......我使用的武器种类:只有飞镖一种可以成功点穴,所以这是主要因素。我的角色:有影响,在换了某些设置和昵称后,点穴失效。毕竟系统会在对方的客户端记录自己被谁击杀。所以会把我角色昵称等发送给对方客户端。...我的系统设置:有影响,在我更换了游戏的一些设置后,点穴失效。 也就是说,在某个特定昵称+飞镖+某特殊设置,这三个凑巧的因素同时出现后,就会形成恐怖的邪教第一神功:点穴大法!

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    【机器学习】机器学习系列:(一)机器学习基础

    还有一些中间类型,称为半监督学习,既包含监督数据也有非监督数据,这类问题可以看作是介于监督学习与非监督学习之间的学习。...下一章,我们会介绍监督学习与非监督学习的更多细节。 监督学习是通过一个输入产生一个带标签的输出的经验数据对中进行学习。机器学习程序中输出结果有很多名称,一些属于机器学习领域,另外一些是专用术语。...分类认为需要学会从若干变量约束条件中预测出目标变量的值,就是必须预测出新观测值的类型,种类或标签。分类的应用包括预测股票的涨跌,新闻头条是政治新闻还是娱乐新闻。...高偏差、低误差的模型就是把飞镖扔到了离靶心很远的地方,但是都集中在一个位置。而高偏差、高误差的模型就是把飞镖扔到了靶子上,但是飞镖离靶心也很远,而且彼此间很分散。...低偏差、高误差的模型就是把飞镖扔到了离靶心很近的地方,但是聚类效果不好。最后就是低偏差、低误差的模型,把飞镖扔到了离靶心很近的地方,聚类效果也很好。

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    Java 8之后的新特性(九):密封类与接口 Sealed Classes and Interfaces

    ,关键数据都要加密,并且公司级别提供了通用抽象加密接口及几种不同的加密实现,供实际团队挑选使用?...密封类与接口 密封类是这样一种概念,它在允许抽象与继承的基础之上,添加约束限制。 密封类或接口,允许你对于可实现的类或可继承的类进行约束,以防止类继承或实现被突破 还是以代码来展示更为直接。...密封类 //使用sealed关键字表明这是一个密封类 public abstract sealed class Week //使用permits关键字来约束允许的子类或实现...定义一个密封类或密封接口的原则是: • 使用sealed关键字来修饰class,表明这是一个密封类 • 使用permits关键字来对可实现的类或子类进行约束 记住,类或接口,都可以使用sealed关键字...这样,基于sealed的特性,你可以随心所欲定义出整个继承树的约束能力与限制。在一些特殊的业务场景中是非常有价值的。

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    Java内存模型与volatile关键字Java内存模型(JMM)指令重排序对于Long和double型变量的特殊规则内存屏障有序性(Ordering)先行发生原则

    volatile变量依然有工作内存的拷贝,只是他特殊的操作顺序性规定,所以看起来如同直接在主内存读写 不同线程之间无法直接访问对方工作内存中的变量,线程间变量值的传递均要通过主内存...volatile的特殊规则保证了新值能立即同步到主内存,以及每使用前立即从内存刷新。...)来保证原子性 运算结果不依赖变量的当前值,或者能确保只有单一的线程修改变量的值 变量不需要与其它的状态变量共同参与不可变类约束 基本上,若一个域可能会被多个任务同时访问or这些任务中至少有一个是写任务...这是就需要内存屏障来保证可见性了 回头看一下JMM对volatile 变量定义的特殊规则。...) 对于Long和double型变量的特殊规则 对于32位平台,64位的操作需要分两步来进行,与主存的同步。

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    极速构建“社交+小游戏”融合玩法,腾讯云音视频推出互动小游戏解决方案

    从市场反应来看,“社交+游戏”是一个极具潜力的方向,一些头部社交平台上推出的“社交+小游戏”新玩法,已为业务增长突破带来了巨大的贡献。...语聊房场景中,狼人杀、UMO、大富翁等多人小游戏能够为聊天增加更多趣味,快速打开沟通渠道;秀场直播场景中,飞镖达人、碰碰我最强等PK小游戏,可以方便主播与观众互动,提升直播间氛围,拉进主播与观众的距离;...方案支持iOS、Android、Web等多终端、多机型;具备低消耗、低占用的特性,不抢占其他社交场景的硬件资源;零侵入式的架构,可保证与原业务零耦合。...初始按顺时针出牌,玩家出的牌须与上家出的牌颜色或数字相同、或出功能牌、万能牌,玩家出到倒数第2张牌时必须喊出UNO,最快出完所有牌的人获胜,其余玩家则计算剩余牌所代表的分数作为自己的负分。...飞镖达人 支持2-9名玩家轮流点击屏幕射出飞镖,射中转盘不同区域会获得不同的分数,另外还会根据飞镖射出时游标的位置*对应的倍数,所有回合结束后,得分最高的用户将获得最终的胜利。

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    FL Studio水果20.9支持升级中文版

    其次提供了音效编辑器,音效编辑器可以编辑出各类声音针对在不同音乐中所要求的音效,例如,各类声音在特定音乐环境中所要展现出的高,低,长,短,延续,间断,颤动,爆发等特殊声效。...再次提供了方便快捷的音源输入,对于在音乐中所涉及的特殊乐器声音,只要通过简单外部录音后便可在FL Studio中方便调用,音源的方便采集和简单的调用造就了 FL Studio强悍的编辑功能。...所有插件将使用插件管理器与VST插件一起扫描。矢量界面FL Studio 100% 矢量化,更好地用在4K、5K甚至8K显示器上,并保持锐利9 Mixer(混音器)。...不是,有些地方仍然是英文,因为一些词汇非通用词,还没有确切的翻译。②我能安装中文版的程序吗?购买了中文版的用户才能激活和使用。③之前买的算是什么版本?是国际版。④国际版支持中文吗?支持,它是多语言的。...⑤中文版的插件是中文的吗?不是,和程序一样,仍然有些是英文的,会逐步调整为中文。⑥中文版可以升级吗?可以,中文版也是终身免费升级,也可以升级到更高版本。⑦中文版如何激活?与之前的版本完全一样的流程。

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    SQL的巨大飞跃:MySQL 8.0发布

    这就产生了一个问题:MySQL还能继续忽略check约束多久?或换句话说,他们还能忍受我的抨击多久;) 除了check约束之外,MariaDB 10.2还引入了窗口函数和通用表表达式(CTE)。...通用表表达式(with [recursive]) MySQL 8.0的下一个主要增强功能是通用表表达式或者说with [recursive]从句。...其他标准SQL功能 除了窗口函数和with从句外,MySQL 8.0还引入了一些其他标准SQL功能。但与前两者相比,这绝不是杀手锏。 ? 正如你所看到的,Oracle推动SQL标准对JSON的支持。...大多数(如果不是全部的话)数据库在索引创建中使用与order by从句相同的逻辑,即默认情况下,列值的顺序是升序。有时需要按照相反的方向对一些索引列进行排序。这时需要在索引中指定desc。...更具体地说:他们会通过语法分析,但就像上文提及的check约束一样不经警告而被忽略。 但是,这已经在MySQL 8.0中解决了。现在有一个警告。只是玩笑!Desc现在仍很特殊。

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    自动驾驶落地,究竟被什么绑住了脚?

    在这样的地方,行人的动作支配着道路的交通状况,每个司机都需要根据其他人的行为当场调整自己的驾驶策略,根本不会考虑到交通规则对自己的约束。 这些不正规的交通系统存在于许多地区,造成了严重损失。...不守交规的人类车辆,无所畏惧的行人,随时发生的混乱状况 自动驾驶技术需要理解道路上每一个人和每一样事物的行动意图和行驶轨迹,包括车辆、自行车、行人、建筑工人、玩耍的孩童、宠物,甚至是玩具枪意外发出的飞镖...在驾驶环境中,人们遵循着一套既定的规则,而自动驾驶汽车在环境中的期望行为则需要受到法律的约束。 所制定的交通规则越少,意图的预测能力就越重要。...因为有人可能会做出一些意想不到的举动,所以汽车不能单纯地依赖共通的准则支配自己的行为。例如,只有在道路上其他人都遵守车道线规则的情况下,司机把车辆停放在车道线内才有用,如若不然,还是会存在危险。...自动驾驶车队已经在一些城市中行驶,不断捕获数据,并对其进行更新升级,研制了这样的地图。

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    3D深度估计,让视频特效更梦幻!

    与传统重建方法使用特殊先验的做法不同,该研究使用的是基于学习的先验,即为单图像深度估计训练的卷积神经网络。...在测试时,他们微调了这个网络,来满足特定输入视频的几何约束,同时保留其为视频中受约束较少的部分合成合理深度细节的能力。...例如,一个静态点的所有观察结果都应该映射到世界坐标系中一个单独的普通 3D 点上,且没有漂移(drift)。 随意捕获的输入视频为深度重建增加了一些挑战。...图 4:该研究提出的方法与 SOTA 方法的量化对比结果。 ? 图 5:与 SOTA 方法的视觉对比结果。...该研究提出的方法可以从手机摄像头随意拍摄的视频中生成具备几何一致性且没有颤动的深度估计结果。 控制变量研究 ? 表 2:控制变量研究。该量化评估结果表明该方法的设计重要性。 ?

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    Python 伪随机数:random库的使用

    ✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 个人主页:小嗷犬的博客 个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。...对 的精确求解曾经是数学历史上一直难以解决的问题之一,因为 无法用任何精确公式表示,在电子计算机出现以前, 只能通过一些近似公式的求解得到,直到1948年,人类才以人工计算方式得到...应用蒙特卡罗方法求解 的基本步骤如下: 随机向单位正方形和圆结构,抛洒大量“飞镖”点 计算每个点到圆心的距离从而判断该点在圆内或者圆外 用圆内的点数除以总点数就是 /4值。...利用 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法 计算圆周率 的值: import random dot = 0 dots = int(input('请输入要抛洒的飞镖数:')) for i...(x**2 + y**2)**0.5 if r <= 1: dot += 1 pi = 4 * (dot / dots) print(f'所得圆周率为:{pi}') 随着抛洒飞镖的数量的增加

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    车床震颤的原因及排除

    如果您的刀具过度磨损,切削产生的切削力将会增加。这些增加的切削力会导致切削过程中出现颤动。 检查您的刀具并在必要时更换它。 随着时间的推移,刀具出现磨损是正常现象。...如果必须超过这些限制,则必须改变切削参数以补偿稳定性的降低——降低切削深度、进给率或主轴速度来补偿。 注意:当您需要极端的长径比来加工孔时,可以使用特殊的减振镗杆。...有关用于刀具和工件材料的最佳速度和进给的指导,请参阅刀具制造商的说明。测试运行您的应用程序并使用主轴速度和进给倍率来找到不会颤动的速度/进给组合。...肮脏的表面、切屑或毛刺可能会使工件在切割过程中移动。 对工件支撑不足 如果工件没有得到适当的支撑,它将开始振动并在切口中引入颤动。...一般来说,如果工件延伸超过卡盘的部分直径与长度之比超过 3:1,请使用尾座来稳定切削。 如果工件的长径比超过 10:1,您可能需要使用中心架、不同的工件夹具或不同的加工策略等额外支撑来稳定切削。

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    【睡前碎语】人工智能+金融有哪些可能

    有一定格式约束的,平时填的申请表、报名表就是结构化数据。两个例子,医学和金融。今天先说金融。 金融行业每天都在产生大量数据,而且是标准的大规模、持续性的结构化数据。...我是不太明白,为什么很多人一讲到人工智能,就会先把神学的灵魂拿过来一点,接着又把物理学的量子拿过来一点,然后搞一些似懂非懂的术语把这两个讲不清楚的东西糅在一起。...价值投资流是基于价值回归这一经济学理念发展出来的流派。这一流派又有一些分支,也导致了一些争议,譬如说巴菲特到底属不属于价值投资流。不过总的来看,大家对价值回归本身没什么争议,分歧在于怎么定义价值。...不少股民似乎认为第三种流派不配有姓名,我给起了个名字,叫猴子掷飞镖流。...前两派的方法前面说过了,猴子的方法很简单,就是把股票都写在圆盘上,然后让猴子掷飞镖,飞中哪算哪。这个方法很离谱,但结果更离谱:高手和猴子最后的战绩居然是五五开。

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    数学建模--lingo解决线性规划问题~~灵敏度分析的认识

    (2)运行按键 运行窗口介绍,我们可以点击这个solve命令里面的solve命令,也可以直接使用这个工具栏里面的类似于扎飞镖的小标志,都是可以运行这个程序的; (3)运行窗口 运行之后会弹出来两个窗口,...一个就是下面的这个,里面有一些参数说明,可以简单的了解一下; (4)总结提炼 实际上在建模里面,我们是一般不会很留意这个第一个相关设置的窗口的,像这个里面的变量的个数,占用内存这些我们不会关心,我们只需要关注第二个窗口里面的目标函数最优值以及这个相关决策变量的取值...; (5)激活全局求解器 这个就是对于一些规划问题,我们为了避免程序找到局部最优解就停止,而是让这个程序找到全局最优解,这个时候我们需要激活相关的设置;点击options------点击global solver...,因为这个决策变量系数都变化了; 下面的表格表示的就是这个约束条件灵敏度分析,2这一行就是第一个约束条件,因为这个lingo把这个目标函数当成了第一个约束条件; 原来的约束条件是的一些设置),BND函数,就是如果我们已经知道了这个变量的范围,我们就可以使用这个函数告诉系统这个变量的搜索区间,减少这个时间的消耗,上面的批注里面有一个实例,就是我们知道这个

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    你的厨房被水淹了!别担心,这只是3D深度估计做出的特效

    与传统重建方法使用特殊先验的做法不同,该研究使用的是基于学习的先验,即为单图像深度估计训练的卷积神经网络。...在测试时,他们微调了这个网络,来满足特定输入视频的几何约束,同时保留其为视频中受约束较少的部分合成合理深度细节的能力。...例如,一个静态点的所有观察结果都应该映射到世界坐标系中一个单独的普通 3D 点上,且没有漂移(drift)。 随意捕获的输入视频为深度重建增加了一些挑战。...图 4:该研究提出的方法与 SOTA 方法的量化对比结果。 ? 图 5:与 SOTA 方法的视觉对比结果。...该研究提出的方法可以从手机摄像头随意拍摄的视频中生成具备几何一致性且没有颤动的深度估计结果。 控制变量研究 ? 表 2:控制变量研究。该量化评估结果表明该方法的设计重要性。 ?

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