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SpringAOP原理

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在 java 程序中怎么保证多线程的运行安全?多线程锁的升级原理是什么?什么是死锁?

在java程序中怎么保证多线程的运行安全?在Java程序中,要保证多线程的运行安全,需要考虑以下几个方面:使用同步机制:synchronized关键字:可以用于修饰方法或代码块,确保在同一时刻只有一个线程可以访问被synchronized修饰的方法或代码块。这可以防止多个线程同时访问共享资源而引发的并发问题。ReentrantLock:是Java中提供的显示锁,它提供了比synchronized更灵活的锁操作,可以实现更复杂的同步需求。使用线程安全的数据结构:Java中提供了一些线程安全的数据结构,如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等,它们在多线程环

【深度学习】Pytorch 系列教程(四):PyTorch数据结构:2、张量的数学运算(2):矩阵运算及其数学原理(基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量)

文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构1、Tensor(张量)1.维度(Dimensions)2.数据类型(DataTypes)3.GPU加速(GPUAcceleration)2、张量的数学运算1.向量运算2.矩阵运算基础运算矩阵的转置矩阵的行列式求矩阵的迹矩阵的逆数学计算伴随矩阵数学计算计算矩阵的特征值和特征向量旧版新版数学计算一、前言  本文将介绍PyTorch中张量的数学运算之矩阵运算,包括基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量等。二、实验环境  本系列实验使用如下环境condacreate-nDLpython==3.11condaactivateDL

elasticSearch5-原理解析

一:近实时搜索原理 先认识几个基本概念:1、segmentes基本存储单元是shard,index分散在多个shard上。而每个shard由多个段-segment组成,每次创建一个新Document(一条新数据),就会归属于一个新的segment。删除数据时,也不会直接删除当前segment,只是标记为已删除状态,后续在合适时机删除。2、translog操作日志,用来记录操作动作,防止数据丢失。每个shard中对应一个translog文件。3、commit提交,意味着将多个segment,合并成新的更大的segment,并刷入磁盘。4、refreshes索引数据时,先是写入到内存buffer中

网络原理 - HTTP/HTTPS(1)

HTTPHTTP是什么HTTP("全程超文本协议")是一种应用非常广泛的应用层协议.文本:字符串(能在utf8/gbk)码表上找到合法字符.超文本:不仅是字符串,还能携带图片啥的(HTML).富文本:类似于word文档这种.HTTP诞生于1991年.目前已经发展为最主流使用的一种应用层协议. 实际上HTTP/1.1是目前使用最广泛的HTTP协议版本,之后的讨论也以HTTP1.1为主.HTTP往往是基于传输层的TCP协议实现的.(HTTP1.0,HTTP1.1,HTTP2.0均属于TCP,HTTP3.0基于UDP实现).我们平时打开一个网站,就是通过HTTP协议来传输数据的.当我们在浏览器中输入

ChatGPT的大致原理

国外有个博主写了一篇博文,名字叫TChatGPT:ExplainedtoKidsQ」,直译过来就是,给小孩子解释什么是ChatGPT。因为现实是很多的小孩子已经可以用父母的手机版ChatGPT玩了,ChatGPT几乎可以算得上无所不知,起码给小孩子讲故事,回答一些简单的回答不在话下。其实这里面就涉及到ChatGPT的一个最最基本也是核心的功能,就是问答,而这个问答功能就是第一代ChatGPT非常的简单直接,你打字给它,它输出给你。比如你输入你好,它会随机的给出「吗」,「高」,「美」等回答,这些回答选项取决于你们之前的对话内容。这个阶段的ChatGPT是大语言模型,它的特点就是只能接受文字输入,

【正在更新】从零开始认识语音识别:DNN-HMM混合系统语音识别(ASR)原理

摘要|Abstract    这是一篇对语音识别中的一种热门技术——DNN-HMM混合系统原理的透彻介绍。本文自2月10日开始撰写,计划一星期内写完。1.前言|Introduction    近期想深入了解语音识别(ASR)中隐马尔可夫模型(HMM)和深度神经网络-隐马尔可夫(DNN-HMM)混合模型,但是尽管网络上有许多关于DNN-HMM的介绍,如李宏毅教授的《深度学习人类语言处理》[1],一些博主的语音识别系列文章[2],斯坦福大学HMM课件[3]。但是这些材料要么不够细致完备,要么对初学者来说过于复杂深奥(尤以HMM部分的琳琅满目的概率公式为首)。        因此,笔者在阅读了大量相

数学建模-灰色预测最强讲义 GM(1,1)原理及Python实现

目录一、GM(1,1)模型预测原理二、GM(1,1)模型预测步骤2.1数据的检验与处理2.2建立模型2.3检验预测值三、案例 灰色预测应用场景:时间序列预测灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列,而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型,即对原始数据做累加生成得到近似的指数规律再进行建模的方法。优点是不需要很多的数据,一般只需要4个数据就可以,能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题;能利用微分方程来充分挖掘系统的本质,精度高;能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列,运算简便,易于检验,具有不考虑分布规律,不考虑变化趋势。缺点是只适用于中短期的预测,只适合指数增长的

通信原理_Q&A_2023

通信原理0、通信原理简介1、WiFi调制技术?带宽?遵循的协议?连接的方式?Wi-Fi调制技术是一种用于实现无线局域网络(WLAN)的调制技术,主要用于在无线信道中传输数据。Wi-Fi调制技术采用了OFDM(正交频分复用)和DSSS(直接序列扩频)等多种调制技术,可以实现高速、可靠的数据传输。Wi-Fi标准规定了不同频段和带宽的无线网络的工作方式,其中最常用的是2.4GHz和5GHz频段的Wi-Fi网络。Wi-Fi网络的带宽通常为20MHz、40MHz、80MHz或160MHz,不同带宽的网络可以支持不同的数据传输速率。在协议方面,Wi-Fi网络遵循了IEEE802.11系列标准,其中包括了8

网络原理-TCP/IP(7)

目录网络层路由选择数据链路层认识以太网以太网帧格式认识MAC地址对比理解MAC地址和IP地址认识MTUARP协议ARP协议的作用ARP协议工作流程重要应用层协议DNS(DomainNameSystem)DNS背景NAT技术NATIP转换过程NAPTNAT技术的优缺点网络层路由选择这里就需要解决一个数据包,如何从网络中的一个地址,传输到另一个地址.路由的过程,就是一跳一跳"问路的过程".(摸着石头过河).所谓"一跳"就是数据链路层中的一个区间.具体在以太网中指从源MAC地址到目的MAC地址之间的帧传输区间.IP数据报传输的过程也和问路一样. 数据报中包含目的IP的字段(问路的目标),每个路由器对

JAVA操作Rabbitmq-原理讲的很详细

这篇文章来源于稀土掘金,来源:https://juejin.cn/post/7132268340541653005,主要用来收藏学习。常见的消息队列很多,主要包括RabbitMQ、Kafka、RocketMQ和ActiveMQ,相关的选型可以看我之前的系列,这篇文章只讲RabbitMQ,先讲原理,后搞实战。1.消息队列1.1消息队列模式消息队列目前主要2种模式,分别为“点对点模式”和“发布/订阅模式”。1.1.1点对点模式一个具体的消息只能由一个消费者消费,多个生产者可以向同一个消息队列发送消息,但是一个消息在被一个消息者处理的时候,这个消息在队列上会被锁住或者被移除并且其他消费者无法处理该消