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Java内存模型(一)

发表于 2019-02-18 | 分类于 Java并发编程 |
字数统计: 1.1k | 阅读时长 ≈ 3

Java内存模型

Java内存模型的基础

并发编程模型的两个关键问题

  1. 线程之间如何通信?
  2. 线程之间如何同步?

通信是指线程之间以何种机制交换信息,在命令式编程中线程之间的通信机制有两种:共享内存和消息传递。在共享内存模型中,线程之间共享程序的公共状态,通过读写内存中的公共状态进行隐式通信;而在消息传递的并发模型中,线程之间没有公共状态,线程之间必须通过发送消息来显式进行通信。

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并发机制的底层实现原理

发表于 2019-01-21 | 分类于 Java并发编程 |
字数统计: 1.5k | 阅读时长 ≈ 5

并发机制的底层实现原理

volatile

在多线程并发编程中synchronized和volatile关键字都扮演着重要角色,volatile是轻量级的synchronized,它在多处理器开发中保证了共享变量的“可见性”。可见性的意思是当一个线程修改一个共享变量时,另外的线程可以读到修改后的值。volatile的恰当使用能比synchronized关键字的使用和执行成本更低,因为它不会引起线程上下文的切换和调度。

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并发编程的挑战

发表于 2019-01-20 | 分类于 Java并发编程 |
字数统计: 1.2k | 阅读时长 ≈ 4

并发编程的挑战

上下文切换

在多线程执行代码的过程中,CPU为每个线程分配CPU时间片保证线程的执行,时间片很短,一般是几十毫秒(ms)。CPU通过时间片分配算法来循环执行任务,当前任务执行一个时间片后会切换到下一个任务。但是,在切换前会保存前一个任务的状态,以便下次切换回这个任务的时候可以再加载这个任务。任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。

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Kafka-分布式流平台

发表于 2019-01-16 | 分类于 kafka |
字数统计: 1.2k | 阅读时长 ≈ 4

Kafka:分布式流平台

参考链接:Kafka官网

Apache Kafka是一个分布式流平台,具有以下三个关键能力:

  • 发布和订阅记录流(streams of records),类似于一个消息队列或者是企业消息系统;
  • 以具有容错性和持久性的方式存储记录流;
  • 即时处理记录流

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图片服务器搭建

发表于 2019-01-14 | 分类于 工程 |
字数统计: 276 | 阅读时长 ≈ 1

图片服务器搭建

环境:window server 2016 Datacenter

  1. 首先下载nginx软件包,我下在的版本是nginx-1.15.8,下载链接和英文安装教程如下:
  • nginx下载地址
  • nginx英文安装教程
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垃圾收集(二)

发表于 2019-01-14 | 分类于 深入理解Java虚拟机 |
字数统计: 2.4k | 阅读时长 ≈ 8

垃圾收集

垃圾收集算法

标记-清除算法

算法分为标记阶段和清除阶段 ,首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记的对象,它的标记过程就是引用计数法或者可达性算法判断对象是否存活的过程。
不足:

  1. 效率问题,标记和清除两个阶段的效率都不高;
  2. 空间问题,标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能会导致以后程序运行过程中需要分配较大对象时,无法找到足够的内存碎片而不得不提前出发一次垃圾收集动作。
    标记清除算法的执行过程如下图所示:

image

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垃圾收集(一)

发表于 2019-01-12 | 分类于 深入理解Java虚拟机 |
字数统计: 1.4k | 阅读时长 ≈ 5

垃圾收集

垃圾回收需要关注的事情:

  1. 哪些内存需要回收? Java堆和方法区
  2. 什么时候回收?
  3. 如何回收?
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Java内存区域

发表于 2019-01-10 | 分类于 深入理解Java虚拟机 |
字数统计: 2k | 阅读时长 ≈ 7

Java内存区域

Java虚拟机在执行Java程序的过程中,把其所管理的内存划分成多个区域,如下图所示。每个数据区域都有各自的用途,有的区域随着虚拟机进程的启动而存在,是线程公有的;有些区域依赖于特定的线程而存在,是线程私有的。
image

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cuda安装

发表于 2019-01-08 | 分类于 科研 |
字数统计: 347 | 阅读时长 ≈ 1

cuda安装

cuda和cudnn版本查看

  1. cuda版本
1
cat /usr/local/cuda/version.txt
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Hierarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning

发表于 2019-01-08 | 分类于 科研 |
字数统计: 499 | 阅读时长 ≈ 2

Hierarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning

Abstract

关键的思想在于关注图像中包含更丰富信息的那些部分并放大它们。

Introduction

  1. 考虑区域之间的联系,
  2. 利用top-down的扫描方式,首先获取整个图像,关注局部区域的相关信息,
  3. 基于增强学习训练的代理(agent)有能力检测图像中的对象
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