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Java 中的伪共享详解及解决方案

1. 什么是伪共享 CPU 缓存系统中是以缓存行(cache line)为单位存储的。目前主流的 CPU Cache 的 Cache Line 大小都是 64 Bytes。在多线程情况下,如果需要修改“共享同一个缓存行的变量”,就会无意中影响彼此的性能,这就是伪共享(False Sharing)。 2. 缓存行 由于共享变量在 CPU 缓存中的存储是以缓存行为单位,一个缓存行可以存储多个变量(存满当前缓存行的字节数);而CPU对缓存的修改又是以缓存行为最小单位的,那么就会出现上诉的伪共享问题。 Cache Line 可以简单的理解为 CPU Cache 中的最小缓存单位,今天的 CPU 不再是按字节访问内存,而是以 64 字节为单位的块(chunk)拿取,称为一个缓存行(cache line)。当你读一个特定的内存地址,整个缓存行将从主存换入缓存,并且访问同一个缓存行内的其它值的开销是很小的。 3. CPU 的三级缓存 由于 CPU 的速度远远大于内存速度,所以 CPU 设计者们就给 CPU 加上了缓存(CPU Cache)。 以免运算被内存速度拖累。(就像我们写代码把共享数据做Cac...

用Python进行机器学习(附代码、学习资源)

使用Python库、流水线功能以及正则化方法对非线性数据进行建模。 在数据科学和分析领域中,对非线性数据进行建模是一项常规任务。但找到一个结果随自变量线性变化的自然过程很不容易。因此,需要有一种简便并且稳健的方法来快速将测量数据集与一组变量进行拟合。我们假定测量数据可能包含了一种复杂的非线性函数关系。这应该是数据科学家或机器学习工程师常用的工具。 我们要考虑以下几个相关的问题: 怎么确定拟合多项式的顺序?是否需要为多变量回归加上交叉耦合项?有没有简单的方法将这一过程自动化? 怎样判断模型是否过拟合? 如何得知模型在面对噪声时够不够稳健? 模型能不能轻松拓展到更高维度或更大的数据集上? 如何确定拟合多项式的顺序? “我们能不能画出数据图形直接得到结论?” 数据如果能清楚的可视化表示(即特征维度为1或2)时,方法可行。一旦数据的特征维度等于3或者更多,

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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