C++中对共享数据的存取在并发条件下可能会引起data race的未定义行为,需要限制并发程序以某种特定的顺序执行,有两种方式:1.使用mutex保护共享数据: 2.原子操作 原子操作:针对原子类型操作要不一步完成,要么不做,不可能出现操作一半被切换CPU,这样防止由于多线程指令交叉执行带来的可能错误.非原子操作下,某个线程可能看见的是一个其它线程操作未完成的数据. 一.atomic_flag std::atomic_flag是一个bool原子类型,有两个状态:set(flag=true) 和

Java并发编程实践 目录 并发编程 01—— ThreadLocal 并发编程 02—— ConcurrentHashMap 并发编程 03—— 阻塞队列和生产者-消费者模式 并发编程 04—— 闭锁CountDownLatch 与 栅栏CyclicBarrier 并发编程 05—— Callable和Future 并发编程 06—— CompletionService : Executor 和 BlockingQueue 并发编程 07—— 任务取消 并发编程 08—— 任务取消 之 中断

C++11 并发指南已经写了 5 章,前五章重点介绍了多线程编程方面的内容,但大部分内容只涉及多线程.互斥量.条件变量和异步编程相关的 API,C++11 程序员完全可以不必知道这些 API 在底层是如何实现的,只需要清楚 C++11 多线程和异步编程相关 API 的语义,然后熟加练习即可应付大部分多线程编码需求.但是在很多极端的场合下为了性能和效率,我们需要开发一些 lock-free 的算法和数据结构,前面几章的内容可能就派不上用场了,因此从本文开始介绍 C++11 标准中 <atomic>

原文链接:Limitations with Retrying Execution Strategies (EF6 onwards) 当使用重试执行策略的时候,大体有以下两种局限性: 不支持以流的方式进行查询 不支持用户手动启动的事务 变通的方式 不支持以流的方式进行查询 默认情况下,EF 6 或以后的版本,都是使用缓冲的方式而不是流的方式进行查询.如果你想使用以流的方式进行查询,可以使用 AsStreaming 方法来改变 LINQ to Entities 的默认查询方式: using (var

1 Riemann 积分的局限性 (1) Riemann 积分与极限的条件太严:    $$\bex    f_k\rightrightarrows f\ra \lim \int_a^b f_k    =\int_a^b \lim f_k.    \eex$$ 这 ``一致收敛'' 极大地限制了 Riemann 积分的应用. (2) 积分运算不完全是微分运算的逆运算:    $$\bex    f\mbox{ 在 }x\mbox{ 连续}\ra \frac{\rd}{\rd x}\int_a^x

实现线程并发有两种方式:1)继承Thread类:2)实现Runnable接口. 线程基础 1)程序.进程.线程:并行.并发. 2)线程生命周期:创建状态(new一个线程对象).就绪状态(调用该对象的start()方法).执行状态(run()方法体的执行).阻塞状态(sleep()/wait()方法的调用).终止状态(destroy()/stop()非正常结束.或.run()方法体跑完后正常结束).         另外从阻塞状态到执行状态,可用方法notify()/notifyAll(). 定义

 TabActivity的局限性 是否还有存在的必要性 其实谷歌有此举动,我们也应该早就想到了,为什么会这么说呢?那就要从TabActivity的原理开始说起了. 做个假定先: 比如我们最外面的Activity是MainActivity, 第一个tab是FirstActivty, 第二个tab是SecondActivity. 相信大家都用过TabActivity, 它是一个特殊的Activity,它特殊的地方在哪里?有以下几点为证: <1> 它看起来违反了Activity的单一窗口的原则.因为

作者 商之狄 发布于 2014年11月10日 本文依据笔者所在团队的一些近期开发和应用的实践,整理出一些有意义的信息,拿出来和社区分享.其中既包括在云端应用Docker与相关技术的讨论,同时也有实施过程中的一些效能评测,以及整个过程中遇到的一些国内特有的问题和我们的一些解决方案,想法.希望可以给方兴未艾的Docker用户群体和社区,提供一些有价值的参考,并引出有意义的讨论. 背景简介 Docker以及一系列与之相关的容器化的技术,经过多年的积累,在过去数月间得到了迅速的市场流行和关注,可谓厚积薄

浅析busybox-1.12.0中ash的脚本命令局限性 LUTHER= 表示将LUTHER清空,将其变为null echo ${LUTHER:-111}如果执行该句之前LUTHER变量不存在,那么显示111,否则显示$LUTHER echo ${LUTHER:=111}如果执行该句之前LUTHER变量不存在,那么显示111,同时将111赋值给LUTHER,就此创建变量LUTHER变量,否则显示$LUTHER echo ${LUTHER:+111}如果执行该句之前LUTHER变量不存在,那么显示

Author:DriverMonkey Mail:bookworepeng@Hotmail.com Phone:13410905075 QQ:196568501 測试环境:Win7 64 bit 编译器:gcc 4.81 測试代码- /********************************************************************************* Copyright (C), 1988-1999, drvivermonkey. Co., Ltd.

底层代码可见性控制 Java提供了private,public,protected和package private(无修饰符)这四种访问控制级别,不过这仅仅提供了底层的OO数据封装特性.包这个概念确实是起到了分割代码的作用,但是如果包中的代码需要对包外可见,那么必须设置为public(或者protected,如果是使用了继承的话). 这样的话就可能出现一个问题: 首先大家看看下面的例子,其中有三个java文件:  org.serc.helloworld.Hello.java:定义了一个接口 pa

Java 泛型 泛型的约束与局限性 @author ixenos 不能用基本类型实例化类型参数 不能用类型参数代替基本类型:例如,没有Pair<double>,只有Pair<Double>,其原因是类型擦除.擦除之后,Pair类含有Object类型的域,而Object不能存储double值.这体现了Java语言中基本类型的独立状态. 运行时类型查询只适用于原始类型(raw type) 运行时:通常指在Classloader装载之后,JVM执行之时 类型查询:instanceof.g

SQLite简介 SQLite是一个进程内的轻量级嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件,实现了自给自足.无服务器.零配置的.事务性的SQL数据库引擎.它是一个零配置的数据库,这就体现出来SQLite与其他数据库的最大的区别:SQLite不需要在系统中配置,直接可以使用.且SQLite不是一个独立的进程,可以按应用程序需求进行静态或动态连接.SQLite可直接访问其存储文件. SQLite对于其他数据库有什么优势: 不需要配置,不许爱安装和管理 不需要一个单独的服务器进程或操作的系统(无服务器的)

本节列出和解释了组复制相关的要求和限制. 1.组复制的要求 要使用组复制,每个MySQL节点必须满足以下条件: 1.1 基本要求 InnoDB存储引擎:数据必须存储在事务型的InnoDB存储引擎中.事务以乐观形式执行,然后在提交前会检测冲突问题.如果有冲突,为了维护组中一致性,有些事务必须回滚.这意味着需要事务型的存储引擎.此外,InnoDB 存储引擎提供了一些额外的功能,它们结合组复制时能更好地管理和处理冲突. Primary Keys:每张需要被组复制的表都必须显式定义一个主键.主键在判断事

我们已经知道,synchronized 是Java的关键字,是Java的内置特性,在JVM层面实现了对临界资源的同步互斥访问,但 synchronized 粒度有些大,在处理实际问题时存在诸多局限性,比如响应中断等.Lock 提供了比 synchronized更广泛的锁操作,它能以更优雅的方式处理线程同步问题.本文以synchronized与Lock的对比为切入点,对Java中的Lock框架的枝干部分进行了详细介绍,最后给出了锁的一些相关概念. 一. synchronized 的局限性 与 Lo

在<mysql查询优化之一:mysql查询优化常用方式>一文中列出了一些优化器常用的优化手段.查询优化器在提供这些特性的同时,也存在一定的局限性,这些局限性往往会随着MySQL版本的升级而得到改善,所以本文会列出一些常见的局限性,且不包含所有的. MySQL的万能"嵌套循环"并不是对每种查询都是最优的.不过还好,mysql查询优化器只对少部分查询不适用,而且我们往往可以通过改写查询让mysql高效的完成工作.在这我们先来看看mysql优化器有哪些局限性: 1.关联子查询 m

在使用标准库中的加锁机制时,例如我们使用std::mutex,写了如下的代码(下面的代码使用condition_variable可能更合适) std::mutex g_mtx; int g_resNum; // and how to get the resource ... // 线程1使用如下代码: { std::lock_guard<std::mutex> guard(g_mtx); // prepare the resource ... // set the resource num g

简要:本系列文章讲会对expo进行全面的介绍,本人从2017年6月份接触expo以来,对expo的研究断断续续,一路走来将近10个月,废话不多说,接下来你看到内容,讲全部来与官网 我猜去全部机翻+个人修改补充+demo测试的形式,对expo进行一次大补血!欢迎加入expo兴趣学习交流群:597732981 [之前我写过一些列关于expo和rn入门配置的东i西,大家可以点击这里查看:从零学习rn开发] 相关文章: Expo大作战(一)--什么是expo,如何安装expo clinet和xde,xd

本系列文章经补充和完善,已修订整理成书<Java编程的逻辑>,由机械工业出版社华章分社出版,于2018年1月上市热销,读者好评如潮!各大网店和书店有售,欢迎购买,京东自营链接:http://item.jd.com/12299018.html 35节介绍了泛型的基本概念和原理,上节介绍了泛型中的通配符,本节来介绍泛型中的一些细节和局限性. 这些局限性主要与Java的实现机制有关,Java中,泛型是通过类型擦除来实现的,类型参数在编译时会被替换为Object,运行时Java虚拟机不知道泛型这回事,

Currying 的局限性 很多基于 lambda calculus 的程序语言,比如 ML 和 Haskell,都习惯用一种叫做 currying 的手法来表示函数.比如,如果你在 Haskell 里面这样写一个函数: f x y = x + y 然后你就可以这样把链表里的每个元素加上 2: map (f 2) [1, 2, 3] 它会输出 [3, 4, 5]. 注意本来 f 需要两个参数才能算出结果,可是这里的 (f 2) 只给了 f 一个参数.这是因为 Haskell 的函数定义的缺省方式

1.评价指标的局限性 问题1 准确性的局限性 准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标,但存在明显的缺陷.比如,当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率.所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素. 例子:Hulu的奢侈品广告主希望把广告定向投放给奢侈品用户.Hulu通过第三方的数据管理平台拿到了一部分奢侈品用户的数据,并以此为训练集和测试集,训练和测试奢侈品用户的分类模型,该模型的分类准确率超过了95%,但在实际广告