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百度云及其他网盘下载地址:点我 目录 Hello, world of concurrency in C++! Managing threads Sharing data between threads Synchronizing concurrent operations The C++ memory model and operations on atomic types Designing lock-based concurrent data structures Designing loc…

一.线程的启动 1. 每个c++程序至少有一个线程,是由C++ runtime启动的 2. 在c++11中,通过一个std::thread 对象启动线程.可以向std::thread传递一个函数,或者实现了调用操作符的类实例, 或者一个lambda表达式. // 方法一 void do_some_work(); std::thread my_thread(do_some_work); // 方法二 class background_task { public: void operator()()…

1. 什么是并发通俗来说,并发指两个或者多个独立的事件(活动)同时发生.比如,一边走路一边说话,两个手同时做不同的事情.计算机系统的并发是指一个系统并行处理多个独立的事件(活动), 而不是按顺序或者一个接一个的处理. 在单处理器单核系统中通过task switching的方式实现并发.在多处理器或者多核计算机中,可以实现真正意义的并发,我们将其称为硬件并发.在硬件并发的机器上,task switching也是经常发生的,这是因为并发的作业数,可能会多于硬件线程数.下图描述的是4个task在两个c…

http://wiki.jikexueyuan.com/project/cplusplus-concurrency-action/content/resources/resource.html…

转向Javascript后,开始学习了node.js,选择的第一本书是<Node.js in Action> 将近一个月时间,断断续续看完,选几个点做下笔记 1.实现串行化流程控制 var fs=require('fs'); var request = request('request'); var htmlparser=require('htmlparser'); var configFilename='./rss_feeds.txt'; //task1,确保包含rss预定源URL列表的文件…

自1998年 JDK 1.0(Java 1.0) 发布以来,Java 已经受到了学生.项目经理和程序员等一大批活跃用户的欢迎.这一语言极富活力,不断被用在大大小小的项目里.从 Java 1.1(1997年) 一直到 Java 7(2011年),Java 通过增加新功能,不断得到良好的升级.Java 8 则是在2014年3月发布的.Java 8 所做的改变,在许多方面比 Java 历史上任何一次改变都深远,而且极大的提高了 Java 代码的简洁性. 1. lambda 表达式 本文通过筛选苹果的需…

你将了解行为参数化,这是Java 8非常依赖的一种软件开发模式,也是引入 Lambda表达式的主要原因.行为参数化就是可以帮助你处理频繁变更的需求的一种软件开发模式.一言以蔽之,它意味 着拿出一个代码块,把它准备好却不去执行它.这个代码块以后可以被你程序的其他部分调用.本章通过筛选苹果这个实际需求来一步步引出Lambda表达式,同时我也会把代码贴出来,读完你会看到代码是如何一步一步的向Lambda转化.多代码来袭,保护我方ADC!! 代码演化 1.实习生版本 package com.lujiah…

1. Lambda简介 可以把Lambda表达式理解为简洁地表示可传递的匿名函数的一种方式:它没有名称,但它有参数列表.函数主体.返回类型,可能还有一个可以抛出的异常列表. 匿名--我们说匿名,是因为它不像普通的方法那样有一个明确的名称:写得少而想得多! 函数--我们说它是函数,是因为Lambda函数不像方法那样属于某个特定的类.但和方法一样,Lambda有参数列表.函数主体.返回类型,还可能有可以抛出的异常列表. 传递--Lambda表达式可以作为参数传递给方法或存储在变量中. 简洁--无需像…

1. 流简介 流是Java API的新成员,它允许你以声明性方式处理数据集合(通过查询语句来表达,而不是临时编写一个实现).就现在来说,你可以把它们看成遍历数据集的高级迭代器.此外,流还可以透明地并行处理.让我们来看一个实例返回低热量(<400)的菜肴名称: Java7版本: List<Dish> lowCaloricDishes = new ArrayList<>(); // 用累加器筛选元素 for(Dish d: menu){ if(d.getCalories() &l…

流让你从外部迭代转向内部迭代,for循环显示迭代不用再写了,流内部管理对集合数据的迭代.这种处理数据的方式很有用,因为你让Stream API管理如何处理数据.这样Stream API就可以在背后进行多种优化.此外,使用内部迭代的话,Stream API可以决定并行运行你的代码.这要是用外部迭代的话就办不到了,因为你只能用单一线程挨个迭代. 1. 筛选和切片 1.1 用谓词筛选 该操作会接受一个谓词(一个返回 boolean的函数)作为参数,并返回一个包括所有符合谓词的元素的流.筛选出所有素菜…

传统上,Java程序的接口是将相关方法按照约定组合到一起的方式.实现接口的类必须为接口中定义的每个方法提供一个实现,或者从父类中继承它的实现. 但是,一旦类库的设计者需要更新接口,向其中加入新的方法,这种方式就会出现问题.现实情况是,现存的实体类往往不在接口设计者的控制范围之内,这些实体类为了适配新的接口约定也需要进行修改. 由于Java 8的API在现存的接口上引入了非常多的新方法,这种变化带来的问题也愈加严重,一个例子就是前几章中使用过的 List 接口上的 sort 方法. 想象一下其他备…

1965年,英国一位名为Tony Hoare的计算机科学家在设计ALGOL W语言时提出了null引用的想法.ALGOL W是第一批在堆上分配记录的类型语言之一.Hoare选择null引用这种方式,"只是因为这种方法实现起来非常容易".虽然他的设计初衷就是要"通过编译器的自动检测机制,确保所有使用引用的地方都是绝对安全的",他还是决定为null引用开个绿灯,因为他认为这是为"不存在的值"建模最容易的方式.很多年后,他开始为自己曾经做过这样的决定而…

某个网站的数据来自Facebook.Twitter和Google,这就需要网站与互联网上的多个Web服务通信.可是,你并不希望因为等待某些服务的响应,阻塞应用程序的运行,浪费数十亿宝贵的CPU时钟周期.比如,不要因为等待Facebook的数据,暂停对来自Twitter的数据处理. 第7章中介绍的分支/合并框架以及并行流是实现并行处理的宝贵工具;它们将一个操作切分为多个子操作,在多个不同的核.CPU甚至是机器上并行地执行这些子操作.与此相反,如果你的意图是实现并发,而非并行,或者你的主要目标是在同…

在Java 1.0中,对日期和时间的支持只能依赖java.util.Date类.同时这个类还有两个很大的缺点:年份的起始选择是1900年,月份的起始从0开始. 在Java 1.1中,Date类中的很多方法被废弃,取而代之的是java.util.Calendar类.然而Calendar类也有类似的问题和设计缺陷,导致使用这些方法写出的代码非常容易出错. DateFormat方法也有它自己的问题.比如,它不是线程安全的.这意味着两个线程如果尝试使用同一个formatter解析日期,你可能会得到无法预…

<Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM 前面在写NumPy文章的结尾处也有提到,本来是打算按照<机器学习实战 / Machine Learning in Action>这本书来手撕其中代码的,但由于实际原因,可能需要先手撕SVM了,这个算法感觉还是挺让人头疼,其中内部太复杂了,涉及到的数学公式太多了,也涉及到了许多陌声的名词,如:非线性约束条件下的最优化.KKT条件.拉格朗日对偶.最大间隔.最优下界.核函数等等,天书或许.可…

<Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,优化SMO 薄雾浓云愁永昼,瑞脑销金兽. 愁的很,上次不是更新了一篇关于支持向量机的文章嘛,<Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM.虽然效果还算不错,数据集基本都能够分类正确,模型训练效率的话也还说的过去,但这是基于我们训练样本数据集比较少.迭代次数比较少的前提下. 假如说我们数据集比较大,而且还需要迭代不少次数的话,上一篇文章中使用到的SMO算法…

<Machine Learning in Action>-- Taoye给你讲讲决策树到底是支什么"鬼" 前面我们已经详细讲解了线性SVM以及SMO的初步优化过程,具体可看: <Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,优化SMO <Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM 关于SVM非线性相关的内容,我们留着下个星期来撕 这篇文章我们先来看看决策树的内容,决策树…

<Machine Learning in Action>-- 小朋友,快来玩啊,决策树呦 在上篇文章中,<Machine Learning in Action>-- Taoye给你讲讲决策树到底是支什么"鬼"主要讲述了决策树的理论内容,介绍了什么决策树,以及生成决策树时所需要优先选取的三种决策标准.有学习的过SVM,或阅读过Taoye之前写的几篇SVM内容的文章可以发现,决策树相对于SVM来讲要简单很多,没有太多且复杂的公式推导. 我们在把之前的内容稍微回顾下:…

说在前面:前几天,公众号不是给大家推送了第二篇关于决策树的文章嘛.阅读过的读者应该会发现,在最后排版已经有点乱套了.真的很抱歉,也不知道咋回事,到了后期Markdown格式文件的内容就解析出现问题了,似乎涉及到Latex就会多多少少排版错乱???暂时也没什么比较好的解决办法,如果有朋友知道的可以联系下Taoye,长时间用Markdown + Latex码文已成习惯了,关于机器学习文章的内容,更好的阅读体验,大家可以跳转至我在Cmd Markdown平台发布的内容,也可前往我的掘金主页,阅读体验都…

<Machine Learning in Action>-- 白话贝叶斯,"恰瓜群众"应该恰好瓜还是恰坏瓜 概率论,可以说是在机器学习当中扮演了一个非常重要的角色了.Taoye对概率论知识的掌握目前也还仅仅只是停留在本科期间所接触到的,而且还都已经忘了不少.快速的复习回顾一下之后,用来理解机器学习中的贝叶斯算法,还是足够的. 手撕机器学习系列文章目前已经更新了支持向量机SVM.决策树.K-近邻(KNN),现在我们来玩玩贝叶斯算法,其他机器学习系列文章可根据自己需求来食用(持…

<Machine Learning in Action>-- 浅谈线性回归的那些事 手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少,自我感觉质量都挺不错的.目前已经更新了支持向量机SVM.决策树.K-近邻(KNN).贝叶斯分类,读者可根据以下内容自行"充电"(持续更新中): <Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM: https://www.zybuluo.com/tianxingjian/note/1755051…

在手撕机器学习系列文章的上一篇,我们详细讲解了线性回归的问题,并且最后通过梯度下降算法拟合了一条直线,从而使得这条直线尽可能的切合数据样本集,已到达模型损失值最小的目的. 在本篇文章中,我们主要是手撕Logistic回归,这个在李航老师的<统计学习方法>一书中也叫做为逻辑斯谛回归.听到回归一词,有的读者可能会想,上一篇线性回归求解的是拟合问题,这篇文章手撕的是Logistic回归,会不会也是一个拟合问题?只不过使用到的算法原理不同而已,而求解的问题是一致的??? 其实不然,Logistic回归…

初学Python:理解机器学习. 算法是需要实现的,纸上得来终觉浅. // @author: gr // @date: 2015-01-16 // @email: forgerui@gmail.com 一.简单的KNN from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]]) labels = ['A', 'A', 'B',…

1. 收集器简介 collect() 接收一个类型为 Collector 的参数,这个参数决定了如何把流中的元素聚合到其它数据结构中.Collectors 类包含了大量常用收集器的工厂方法,toList() 和 toSet() 就是其中最常见的两个,除了它们还有很多收集器,用来对数据进行对复杂的转换. 指令式代码和函数式对比: 要是做多级分组,指令式和函数式之间的区别就会更加明显:由于需要好多层嵌套循环和条件,指令式代码很快就变得更难阅读.更难维护.更难修改.相比之下,函数式版本只要再加上 一个…

在Java 7之前,并行处理数据集合非常麻烦.第一,你得明确地把包含数据的数据结构分成若干子部分.第二,你要给每个子部分分配一个独立的线程.第三,你需要在恰当的时候对它们进行同步来避免不希望出现的竞争条件,等待所有线程完成,最后把这些部分结果合并起来.Java 7引入了一个叫作分支/合并的框架,让这些操作更稳定.更不易出错. Stream接口让你不用太费力气就能对数据集执行并行操作.它允许你声明性地将顺序流变为并行流.此外,你将看到Java是如何变戏法的,或者更实际地来说, 流是如何在幕后应用J…

我们会介绍几种方法,帮助你重构代码,以适配使用Lambda表达式,让你的代码具备更好的可读性和灵活性.除此之外,我们还会讨论目前比较流行的几种面向对象的设计模式, 包括策略模式.模板方法模式.观察者模式.责任链模式,以及工厂模式,在结合Lambda表达式之后变得更简洁的情况.最后,我们会介绍如何测试和调试使用Lambda表达式和Stream API的代码. 1. 为改善可读性和灵活性重构代码 1.1 改善代码的可读性 Java 8的新特性也可以帮助提升代码的可读性: 使用Java 8,你可以减少…

概述 在软件业发展的初期,程序编写都是以算法为核心的,程序员会把数据和过程分别作为独立的部分来考虑,数据代表问题空间中的客体,程序代码则用于处理这些数据,这种思维方式直接站在计算机的角度去抽象问题和解决问题,称为面向过程的编程思想.与此相对的是,面向对象的编程思想是站在现实世界的角度去抽象和解决问题,它把数据和行为都看做是对象的一部分,这样可以让程序员能以符合现实世界的思维方式来编写和组织程序. 面向过程的编程思想极大地提升了现代软件开发的生产效率和软件可以达到的规模,但是现实世界与计算机世界之…

最近准备开始阅读一下<Netty in action>并且准备构架设计一个分布式系统.用于新项目. 貌似压力很大啊.压力就是东西.希望自己能够调节好. Netty in action是Netty现在的主要开发者写的一本讲述Netty的书籍.主要内容是基于4.x版本的.当前已经是第五版了. 书籍主要是讲述Java中的NIO和Netty的设计是如何而来的.作者出自自己的开发经历,来编写了这本书.我感觉蛮有用处的. 不愿意花钱的盆友.可以去百度一下pdf电子版的.电子版的版面显示错误.总章节是10个…

本文的主要内容是: 了解goroutine,使用它来运行程序 了解Go是如何检测并修正竞争状态的(解决资源互斥访问的方式) 了解并使用通道chan来同步goroutine 一.使用goroutine来运行程序 1.Go的并发与并行 Go的并发能力,是指让某个函数独立于其他函数运行的能力.当为一个函数创建goroutine时,该函数将作为一个独立的工作单元,被 调度器 调度到可用的逻辑处理器上执行.Go的运行时调度器是个复杂的软件,它做的工作大致是: 管理被创建的所有goroutine,为其分配执…