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偏向锁到底是怎么回事啊啊啊啊

微信公众号:IT一刻钟 。大型现实非严肃主义现场 一刻钟与你分享优质技术架构与见闻,做一个有剧情的程序员。 关注可第一时间了解更多精彩内容,定期有福利相送哟。 话说有这么一件事。 于是当天夜里,小哥哥便哼哧哼哧的画出了偏向锁的逻辑图。 其逻辑呢,各位看官待我慢慢道来。 看一张大图 (点击看大图) 流程讲解 当JVM启用了偏向锁模式(JDK6以上默认开启),新创建对象的Mark Word中的Thread Id为0,说明此时处于可偏向但未偏向任何线程,也叫做匿名偏向状态(anonymously biased)。 偏向锁逻辑 1.线程A第一次访问同步块时,先检测对象头Mark Word中的标志位是否为01,依此判断此时对象锁是否处于无所状态或者偏向锁状态(匿名偏向锁); 2.然后判断偏向锁标志位是否为1,如果不是,则进入轻量级锁逻辑(使用CAS竞争锁),如果是,则进入下一步流程; 3.判断是偏向锁时,检查对象头Mark Word中记录的Thread Id是否是当前线程ID,如果是,则表明当前线程已经获得对象锁,以后该线程进入同步块时,不需要CAS进行加锁,只会往当前线程的栈中添加一条Disp...

tensorflow 之循环神经网络

应用场景: 应用于语音识别 语音翻译 机器翻译 RNN RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)不仅会学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列信息。 由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模块的形式。在标准的RNNs中,这种重复模块有一种非常简单的结构。 那么S(t+1) = tanh( UX(t+1) + WS(t))。tanh激活函数图像如下: 激活函数tanh把状态S值映射到-1和1之间. RNN通过BPTT算法反向传播误差,它与BP相似,只不过与时间有关。RNN同样通过随机梯度下降(Stochastic gradient descent)算法使得代价函数(损失函数)值达到最小。 但是随着时间间隔不断增大时,RNN会丧失学习到连接很远的信息能力(梯度消失)。原因如下: RNN的激活函数tanh可以将所有值映射到-1至1之间,以及在利用梯度下降算法调优时利用链式法则,那么会造成很多个小于1的项连乘就很快的逼近零。 依赖于我们的激活函数和网络参数,也可能...

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