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昨天,同事优化加锁方式时,出现死锁了

摘要:最近,在优化程序的加锁方式时,竟然出现了死锁!!到底是为什么呢?!经过仔细的分析之后,终于找到了原因。 本文分享自华为云社区《【高并发】优化加锁方式时竟然死锁了!!》,作者: 冰 河。 写在前面 最近,在优化程序的加锁方式时,竟然出现了死锁!!到底是为什么呢?!经过仔细的分析之后,终于找到了原因。 为何需要优化加锁方式? 我们在转账类TansferAccount中使用TansferAccount.class对象对程序加锁,如下所示。 public class TansferAccount{ private Integer balance; public void transfer(TansferAccount target, Integer transferMoney){ synchronized(TansferAccount.class){ if(this.balance >= transferMoney){ this.balance -= transferMoney; target.balance += transferMoney; } } } ...

NeurIPS 2022:基于语义聚合的对比式自监督学习方法

摘要:该论文将同一图像不同视角图像块内的语义一致的图像区域视为正样本对,语义不同的图像区域视为负样本对。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022]基于语义聚合的对比式自监督学习方法》,作者:Hint 。 1.研究背景 近些年来,利用大规模的强标注数据,深度神经网络在物体识别、物体检测和物体分割任务中取得巨大进展。然而,强标注数据耗时又耗力。为此,自监督学习方法提出从大量的无标注数据中学习出高效的特征编码器,然后利用该特征编码器在小规模数据上进行强监督训练,以此达到和在大规模强标注数据上训练的模型相当的性能。基于对比式自监督学习方法的出发点为:从不同视角来观察图像,将来自同一图像的不同视角的图像块视为正样本对,来自不同图像的图像块视为负样本对,通过拉近正样本对的特征的距离,拉远负样本对的特征的距离来监督特征编码器的学习。 然而,以上方法的基本假设(正样本对,即同一图像的不同视角的图像块,具有相同的语义)在以物体为中心的数据集(ImageNet)中成立,在以场景为中心的数据集(同一图像中包含多个物体,如COCO)中难以成立。为此,该论文将同一图像不同视角图像块内的语义一致的图像区...

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