ThreadLocal提供了线程安全的数据存储和访问方式,利用不带key的get和set方法,居然能做到线程之间隔离,非常神奇. 比如 ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<>(); in thread 1 //in thread1 treadLocal.set("value1"); ..... //value的值是value1 String value = threadLocal.get(); in…

java基础解析系列(七)---ThreadLocal原理分析 目录 java基础解析系列(一)---String.StringBuffer.StringBuilder java基础解析系列(二)---Integer缓存及装箱拆箱 java基础解析系列(三)---HashMap原理 java基础解析系列(四)---LinkedHashMap的原理及LRU算法的实现 java基础解析系列(五)---HashMap并发下的问题以及HashTable和CurrentHashMap的区别 java基础解…

本文结构 ThreadLocal简介 (简要说明ThreadLocal的作用) ThreadLocal实现原理(说明ThreadLocal的常用方法和原理) ThreadLocalMap的实现 (说明核心数据结构ThreadLocalMap的实现) ThreadLocal简介 先贴一段官方的文档解释 /** * This class provides thread-local variables. These variables differ from * their normal counte…

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的…

什么是ThreadLocal变量 ThreadLoal 变量,线程局部变量,同一个 ThreadLocal 所包含的对象,在不同的 Thread 中有不同的副本.这里有几点需要注意: 因为每个 Thread 内有自己的实例副本,且该副本只能由当前 Thread 使用.这是也是 ThreadLocal 命名的由来. 既然每个 Thread 有自己的实例副本,且其它 Thread 不可访问,那就不存在多线程间共享的问题. ThreadLocal 提供了线程本地的实例.它与普通变量的区别在于,每个使用…

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的…

Ring 3层的 IAT HOOK 和 EAT HOOK 其原理是通过替换IAT表中函数的原始地址从而实现Hook的,与普通的 InlineHook 不太一样 IAT Hook 需要充分理解PE文件的结构才能完成 Hook,接下来将具体分析 IAT Hook 的实现原理,并编写一个DLL注入文件,实现 IAT Hook ,废话不多说先来给大家补补课. 在早些年系统中运行的都是DOS应用,所以DOS头结构就是在那个年代产生的,那时候还没有PE结构的概念,不过软件行业发展到今天DOS头部分的功能已经…

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"…

前言 本文介绍机器学习分类算法中的K-近邻算法并给出伪代码与Python代码实现. 算法原理 首先获取训练集中与目标对象距离最近的k个对象,然后再获取这k个对象的分类标签,求出其中出现频数最大的标签. 而这个标签,就是分类的结果. 伪代码 对训练集做以下操作: 1. 计算训练集中各点与当前点之间的距离(本文采用最经典的欧式距离) 2. 按照距离递增次序对各点排序 3. 选取与当前点距离最小的k个点 4. 确定前k个点所在类别的出现频率 5. 返回前k个点出现频率最高的类别,即为分类结果. 特别说…

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"…