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一文讲透 “进程、线程、协程”

本文从操作系统原理出发结合代码实践讲解了以下内容: 什么是进程,线程和协程? 它们之间的关系是什么? 为什么说Python中的多线程是伪多线程? 不同的应用场景该如何选择技术方案? ... 什么是进程 进程-操作系统提供的抽象概念,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。程序本身是没有生命周期的,它只是存在磁盘上的一些指令,程序一旦运行就是进程。 当程序需要运行时,操作系统将代码和所有静态数据记载到内存和进程的地址空间(每个进程都拥有唯一的地址空间,见下图所示)中,通过创建和初始化栈(局部变量,函数参数和返回地址)、分配堆内存以及与IO相关的任务,当前期准备工作完成,启动程序,OS将CPU的控制权转移到新创建的进程,进程开始运行。 操作系统对进程的控制和管理通过PCB(Processing Control Block),PCB通常是系统内存占用区中的一个连续存区,它存放着操作系统用于描述进程情况及控制进程运行所需的全部信息(进程标识号,进程状态,进程优先级,文件系统指针以及各个寄存器的内容等),进程的PCB是系统感...

CNN中常用的四种卷积详解

卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络,深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些? 1. 一般卷积 卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核(卷积核也是矩阵)进行对应元素相乘并求和,所以一次卷积的结果的输出是一个数,最后对整个输入输入矩阵进行遍历,最终得到一个结果矩阵,说白了就是一个卷积核在图像上滑动,并求取对应元素相乘求和的过程,如下图: 卷积核为3*3,步长为2和填充的2D卷积 首先,一般情况下卷积层的作用都是用来自动提取图像的一些视觉特征,代替传统的手动方法提取特征不精确,不全面等缺点。常见的一般卷积操作都包括以下四个参数: 卷积核大小(Kernel Size):卷积核定义了卷积的大小范围,在网络中代表感受野的大小,二维卷积核最常见的就是 3*3 的卷积核,也可以根据网络设计5*5或者7*7,甚至1*1等不同size的卷积核,来提取不同尺度的特征。在卷积神经网络中,一般情况下,卷积核越大,感受野(receptive field)越大,看到的图片信息越多,所获得的全局特征越好。虽说如此,但是大的卷积核会...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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