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Java并发编程笔记之StampedLock锁源码探究

StampedLock是JUC并发包里面JDK1.8版本新增的一个锁,该锁提供了三种模式的读写控制,当调用获取锁的系列函数的时候,会返回一个long 型的变量,该变量被称为戳记(stamp),这个戳记代表了锁的状态。 try系列获取锁的函数,当获取锁失败后会返回为0的stamp值。当调用释放锁和转换锁的方法时候需要传入获取锁时候返回的stamp值。 StampedLockd的内部实现是基于CLH锁的,CLH锁原理:锁维护着一个等待线程队列,所有申请锁且失败的线程都记录在队列。一个节点代表一个线程,保存着一个标记位locked,用以判断当前线程是否已经释放锁。当一个线程试图获取锁时,从队列尾节点作为前序节点,循环判断所有的前序节点是否已经成功释放锁。 如下图所示: 我们首先看Stampedlock有哪些属性先,源码如下: private static final long serialVersionUID = -6001602636862214147L; /** 获取服务器CPU核数 */ private static final int NCPU = Runtime.getRunti...

你不应该忽略的五个机器学习项目一览

随着人工智能和深度学习的兴起,网络上存在的学习资源以及开源项目也越来越多。本文精选了的五个项目,都含有潜在新的机器学习想法,且全都是用Python实现。下面简单介绍 下这五个项目,感兴趣的可以自己上手复现一下,说不定会对自己的项目产生一些新的想法。 1.实时损失曲线图(Live Loss Plot) 在训练模型的时候最好不要只关注最终的结果,耐心观察整个训练过程,查看每个epoch的训练结果,弄清楚模型的训练曲线是否正常,是否出现过拟合等现象。 PiotrMigdał等人开发了一个Python源代码包,可以为Keras,PyTorch和其他框架提供实时训练损失的曲线。 当使用的是Keras深度学习框架时,实时损失曲线图可以简单地通过以下回调函数调用: from livelo

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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