简介 ReentrantLock(重入锁)就是支持可重进入的锁,它表示该锁能支持一个线程对资源的重复加锁.另外还支持获取锁的公平和非公平选择ReentrantLock的实现不仅可以替代隐式的synchronized关键字,而且还能够提供超过关键字本身的多种功能. 公平与非公平 这个概念是针对锁的获取的,在绝对时间上,先对锁进行获取的请求一定先满足,那么这个锁是公平的,反之就是不公平的.公平锁的获取就是等待时间最长的线程最先获取锁,也就是锁获取是顺序的.但是公平锁的机制往往效率不高. Reentr…

灵魂三问: 标签语义化是什么?为什么要标签语义化?标签语义化使用场景有哪些? 下面让我们跟着这三个问题来展开一下本文的内容. 一.标签语义化是什么? 标签语义化就是让元素标签做适当的事情.例如 p 标签就是代表文本,button 标签代表按钮,nav 标签代表导航等等. 二.为什么要标签语义化? 其实标签语义化是给浏览器和搜索引擎看的.没有人关心你写的 HTML 代码有没有正确的使用语义化,只有它们关心这件事情,是不是很暖心? 为什么浏览器关心? DOM 的大部分内容具有隐式语义含义. 也就是说…

全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018(European Conference on Computer Vision)即将于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑拉开帷幕.届时,旷视首席科学家孙剑博士将带领团队远赴盛会,助力计算机视觉技术的交流与落地.本文介绍了旷视科技被 ECCV 2018 所接收的一篇论文,该论文提出了一种用于场景理解的统一感知解析网络——UPerNet. 论文名称:<Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding>…

CVPR2020:4D点云语义分割网络(SpSequenceNet) SpSequenceNet: Semantic Segmentation Network on 4D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Shi_SpSequenceNet_Semantic_Segmentation_Network_on_4D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf 摘要…

PyTorch中的MIT ADE20K数据集的语义分割 代码地址:https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch Semantic Understanding of Scenes through ADE20K Dataset. B. Zhou, H. Zhao, X. Puig, T. Xiao, S. Fidler, A. Barriuso and A. Torralba. International Journal o…

开始这篇博客之前,博主默认大家都是看过AQS源码的~什么居然没看过猛戳下方 全网最详细的AbstractQueuedSynchronizer(AQS)源码剖析(一)AQS基础 全网最详细的AbstractQueuedSynchronizer(AQS)源码剖析(二)资源的获取和释放 全网最详细的AbstractQueuedSynchronizer(AQS)源码剖析(三)条件变量 介绍 ReentrantLock是可重入锁,是JUC提供的一种最常用的锁."可重入"的意思就是:同一个线程可以…

前言 在看完 ReentrantLock 之后,在高并发场景下 ReentrantLock 已经足够使用,但是因为 ReentrantLock 是独占锁,同时只有一个线程可以获取该锁,而很多应用场景都是读多写少,这时候使用 ReentrantLock 就不太合适了.读多写少的场景该如何使用?在 JUC 包下同样提供了读写锁 ReentrantReadWriteLock 来应对读多写少的场景. 公众号:『 刘志航 』,记录工作学习中的技术.开发及源码笔记:时不时分享一些生活中的见闻感悟.欢迎大佬来…

目录 本篇要点 什么是阻塞队列 阻塞队列提供的方法 阻塞队列的七种实现 TransferQueue和BlockingQueue的区别 1.ArrayBlockingQueue 2.LinkedBlockingQueue 3.PriorityBlockingQueue 4.DelayQueue 5.SynchronousQueue 6.LinkedTransferQueue 7.LinkedBlockingDeque 阻塞队列的实现机制 put方法 take方法 参考阅读 系列传送门: Java并…

解决的问题 当我们有多个消息的生产者线程,一个消费者线程时,他们之间如何进行高并发.线程安全的协调? 很简单,用一个队列. 当我们有多个消息的生产者线程,多个消费者线程,并且每一条消息需要被所有的消费者都消费一次(这就不是一般队列,只消费一次的语义了),该怎么做? 这时仍然需要一个队列.但是: 1. 每个消费者需要自己维护一个指针,知道自己消费了队列中多少数据.这样同一条消息,可以被多个人独立消费. 2. 队列需要一个全局指针,指向最后一条被所有生产者加入的消息.消费者在消费数据时,不能消费到这…

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完…