volatile的特性代码验证】的更多相关文章

一 . 可见性(visibility) volatile关键字修饰的变量,如果值发生了改变,其他线程会立刻获取到,从而避免了出现脏读的情况. public class TestVolatile { public static void main(String[] args) { MyData myData = new MyData(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("进入…
volatile的特性 当我们声明共享变量为volatile后,对这个变量的读/写将会很特别.理解volatile特性的一个好方法是:把对volatile变量的单个读/写,看成是使用同一个监视器锁对这些单个读/写操作做了同步.下面我们通过具体的示例来说明,请看下面的示例代码: class VolatileFeaturesExample { volatile long vl = 0L; //使用volatile声明64位的long型变量 public void set(long l) { vl =…
第二部分 代码验证 在第一部分中讲到的各种图像变换的验证代码如下,一共列出了10种情况.如果要验证其中的某一种情况,只需将相应的代码反注释即可.试验中用到的图片: 其尺寸为162 x 251. 每种变换的结果,请见代码之后的说明. import android.app.Activity; import android.content.Context; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; im…
/// <summary> /// 组织机构代码验证 /// </summary> /// <param name="arg"></param> /// <returns></returns> public static Boolean CheckCnCode(string arg) { int[] factor = { 3, 7, 9, 10, 5, 8, 4, 2 };//加权因子 if (!Regex.IsM…
从本质上讲,工商营业执照号码和统一社会信用代码是两套完全不一样的编码规则,识别结果也仅有行政区划部分为两者共有,但因为这两种编码同时存在的原因,所以如果需要在系统中唯一标志一家企业时,还是可以通过工商营业执照号码或统一社会信用代码来进行识别. 工商营业执照号码长度按工商规定为15位,统一社会信用代码按国家规定是18位,你可以在此类库的验证基础上,通过其它网站(比如企查查)来进一步查验企业是否真实存在. 在NumberValidators中,该部分验证相关的内容均在NumberValidators…
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…
说明:本文为Serializable详解(1),最后两段内容在翻译上出现歧义(暂时未翻译),将在后续的Serializable(2)文中补充. 介绍:本文根据JDK英文文档翻译而成,本译文并非完全按照原文档字面文字直译,而是结合文档内容及个人经验翻译成更为清晰和易于理解的文字,并附加代码验证,帮助大家更好地理解Serializable. 性质:接口类 package java.io public interface Serializable 1.1 翻译文档 Serializability of…
在<神经网络的梯度推导与代码验证>之数学基础篇:矩阵微分与求导中,我们总结了一些用于推导神经网络反向梯度求导的重要的数学技巧.此外,通过一个简单的demo,我们初步了解了使用矩阵求导来批量求神经网络参数的做法.在篇章,我们将专门针对DNN/FNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导. 注意:本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 目录 2.1 FNN(DNN)的前向传播 2.2 FNN(DNN)的反向传播 2.3 总结 参考资料 2…
在<神经网络的梯度推导与代码验证>之FNN(DNN)的前向传播和反向梯度推导中,我们学习了FNN(DNN)的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 需要用到的库有tensorflow和numpy,其中tensorflow其实版本>=2.0.0就行 import tensorflow as tf…
在FNN(DNN)的前向传播,反向梯度推导以及代码验证中,我们不仅总结了FNN(DNN)这种神经网络结构的前向传播和反向梯度求导公式,还通过tensorflow的自动求微分工具验证了其准确性.在本篇章,我们将专门针对CNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 注意: 本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 反向梯度求导涉及到矩阵微分和求导的相关知识,请见<神经网络的梯…