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Java 并发编程:AQS 的自旋锁

互斥锁在AQS的互斥锁与共享锁中已经做了详细介绍,一个锁一次只能由一个线程持有,其它线程则无法获得,除非已持有锁的线程释放了该锁。这里为什么提互斥锁呢?其实互斥锁和自旋锁都是实现同步的方案,最终实现的效果都是相同的,但它们对未获得锁的线程的处理方式却是不同的。对于互斥锁,当某个线程占有锁后,另外一个线程将进入阻塞状态。与互斥锁类似,自旋锁保证了公共数据在任意时刻最多只能由一条线程获取使用,不同的是在获取锁失败后自旋锁会采取自旋的处理方式。  自旋锁 自旋锁是一种非阻塞锁,它的核心机制就在自旋两个字,即用自旋操作来替代阻塞操作。某一线程尝试获取某个锁时,如果该锁已经被另一个线程占用的话,则此线程将不断循环检查该锁是否被释放,而不是让此线程挂起或睡眠。一旦另外一个线程释放该锁后,此线程便能获得该锁。自旋是一种忙等待状态,过程中会一直消耗CPU的时间片。   为什么自旋 互斥锁有一个很大的缺点,即获取锁失败后线程会进入睡眠或阻塞状态,这个过程会涉及到用户态到内核态的调度,上下文切换的开销比较大。假如某个锁的锁定时间很短,此时如果锁获取失败则让它睡眠或阻塞的话则有点得不偿失,因为这种开销...

基于计算机视觉的棋盘图像识别

点击上方“AI算法与图像处理”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 本期我们将一起学习如何使用计算机视觉技术识别棋子及其在棋盘上的位置 我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络(CNN)为这个项目创建分类算法,并确定棋子在棋盘上的位置。最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来,同时输出棋盘的2D图像以查看结果。 (左)实时摄像机进给的帧和棋盘的(右)二维图像 01. 数据 我们对该项目的数据集有很高的要求,因为它最终会影响我们的实验结果。我们在网上能找到的国际象棋数据集是使用不同的国际象棋集、不同的摄影机拍摄得到的,这导致我们创建了自己的数据集。我使用国际象棋和摄像机(GoPro Hero6 Black以“第一人称视角”角度)生成了自定义数据集,这使我的模型更加精确。该数据集包含2406张图像,分为13类(请参阅下文)。总结:这花费了我们很多时间,但是这使得训练图像尽可能地接近在应用程序中使用时所看到的图像。 自定义数据集的细分 为了构建该数据集,我首先创建了capture_data.py,当单击S键时,该视频从视频流中获取一帧并将其保存。这个程序使我能够无缝地更改棋盘...

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