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从源码看AQS

AQS实际上是操作以Node为元素的队列,Node包含了所属线程,先以不公平锁分析:lock时先尝试获取锁,获取失败则进入队列且被阻塞(期间可以被打断)等待,当锁被释放的时候,如果队列不为空,则唤醒头节点的下一个节点NEXT,如果此时被新线程NT拿到锁,则NEXT继续进入阻塞等待,当NT释放锁时,头节点的下一个节点还是NEXT再次被唤醒,如果此时NEXT获得锁,则将NEXT设置为头节点,这就是一个大概的流程,顺着这个思路,再来一步步看实现代码。 AQS->AbstractQueuedSynchronizer,看名字 抽象队列同步器,首先得有队列。 先来看队列节点类,Node: static final class Node { static final Node SHARED = new Node(); //共享模式标记 static final Node EXCLUSIVE = null;//独占模式标记 static final int CANCELLED = 1; static final int SIGNAL = -1; static final i...

涨点明显 | 港中文等提出SplitNet结合Co-Training提升Backbone性能(附源码和论文)

点击上方【AI人工智能初学者】,选择【星标】公众号 期待您我的相遇与进步 本文除了讨论了众所周知的深度/宽度/分辨率之外,还提出网络的"数目"应该是有效模型缩放的新维度。也因此提出了SplitNet;据作者称,这是首次提出此类讨论的工作,可引入现有CNN网络中(如EfficientNet、SE-ResNet等),涨点明显!作者单位:港中文, AIRS, 浙江大学 1、简介神经网络的宽度很重要,因为增加宽度必然会增加模型的容量。但是,网络的性能不会随着宽度的增加而线性提高,并且很快就会饱和。 为了解决这个问题,作者提出增加网络的数量,而不是单纯地扩大宽度。为了证明这一点,将一个大型网络划分为几个小型网络,每个小型网络都具有原始参数的一小部分。然后将这些小型网络一起训练,并使它们看到相同数据的各种视图,以学习不同的补充知识。在此共同训练过程中,网络也可以互相学习。 实验结果表明,与没有或没有额外参数或FLOP的大型网络相比,小型网络可以获得更好的整体性能。这表明,除了深度/宽度/分辨率之外,网络的数量是有效模型缩放的新维度。通过在不同设备上同时运行,小型网络也可以比大型网络实现更快的推理速...

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