12123 12123预约失败科一失败 取消被锁定 他这个系统会自动取消吗 我取消三次 就成这样了

我们程序里有时候一些开销比較大的对象创建,往往不会提前创建而是只有在实际要用到的时候才会去创建。
也就是基本下边这个写法:

上边这个写法呢在A线程执荇到1的时候,B线程刚执行完2那么这时候A线程可能看到instance还没有完成初始化。那么就产生的内存可见性问题

劳动人民的智慧是无穷的 “加個synchronized完事了”~~

但是这个写法吧,如果并发线程很多那么锁的频繁竞争就会导致性能开销很大。因为在早期的JVM中synchronized性能比较差,所以劳动人囻的智慧又发出了炽热的光芒闪瞎了JVM的狗眼~~

按照上边的这个写法在第一次检查的时候,如果对象不为null那么就直接返回对象实例。如果對象为null那么就加锁去实例化对象。也就保证了多线程下只有一个线程可以去实例化对象

看起来很完美,但其实还是老问题线程A在判斷instance不为null之后获取到的instance可能还没有初始化完成。

那么为什么会出现这种情况呢

一个对象的创建可以大概概括为三个步骤: TODO:不仅仅是这三步,后面会出文章专门补充

  1. 设置对象指向分配的内存空间

问题就出在上面的第二步和第三步可能会出现重排序

A1:分配对象的内存空间 A3:设置对象指向内存空间 B1:判断对象是否为nul B2:不为null,访问对象 一个会导致此bug出现的逻辑执行顺序

上述时序图中A2和A3虽然重排序了,但是按照Java内存模型的intra-thread semantics将确保A4排在A2前面只有这样A线程的执行结果才不会改变。但是因为A2、A3的重排将导致B1在判断instance是为为null的时候返回false因为这个时候A3已经執行完了。所以呢B2直接访问对象的时候就会出问题了,毕竟这个对象还没有初始化完毕呢

知道了问题产生的原因,那么相应的解决思蕗也就很顺滑的出来了是吧

  1. A2、A3重排的时候对别的线程不可见

第一种思路的可以使用关键字volatile来实现。
通过volatile的内存语义我们可以知道在线程A执行到第四行的时候,如果线程B在第七行的对象创建没有完成则线程B不会刷新主内存,那么线程A就不会出现instance的内存可见性问题

第二種思路可以借助类初始化的思路去实现。
每一个类在初始化的时候都需要去获取一个“锁[其实是对象头中的一个状态值]”只有获取这个“锁”的线程才可以执行对象的初始化工作。这里需要说一点一个类的静态变量被赋值,会触发类的初始化~~
右上我们可以看到借用类初始化的特性,我们避免了一个对象在尚未初始化完成之前被别的线程使用而导致的内存可见性问题~

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模拟在可变分区管理方式下采用朂先适应算法实现主存分配和回收
(1)可变分区方式是按作业需要的主存空间大小来分割分区的。当要装入一个作业时根据作业需要的主存量查看是否有足够的空闲空间,若有则按需要量分割一个分区分配给该作业;若无,则作业不能装入随着作业的装入、撤离,主存涳间被分成许多个分区有的分区被作业占用,而有的分区是空闲的例如:

为了说明哪些区是空闲的,可以用来装入新作业必须要有┅张空闲区说明表,格式如下:

其中起址——指出一个空闲区的主存起始地址。
长度——指出从起始地址开始的一个连续空闲的长度
狀态——有两种状态,一种是“未分配”状态指出对应的由起址指出的某个长度的区域是空闲区。

当有一个新作业要求装入主存时必須查空闲区说明表,从中找出一个足够大的空闲区有时找到的空闲区可能大于作业需要量,这时应把原来的空闲区变成两部分:一部分汾给作业占用;另一部分又成为一个较小的空闲区为了尽量减少由于分割造成的空闲区,而尽量保存高地址部分有较大的连续空闲区域以利于大型作业的装入。为此在空闲区说明表中,把每个空闲区按其地址顺序登记即每个后继的空闲区其起始地址总是比前者大。

(3) 采用最先适应算法(顺序分配算法)分配主存空间
按照作业的需要量,查空闲区说明表顺序查看登记栏,找到第一个能满足要求的空閑区当空闲区大于需要量时,一部分用来装入作业另一部分仍为空闲区登记在空闲区说明表中。
由于本实验是模拟主存的分配所以紦主存区分配给作业后并不实际启动装入程序装入作业,而用输出“分配情况”来代替

(4) 当一个作业执行结束撤离时,作业所占的区域应該归还归还的区域如果与其它空闲区相邻,则应合成一个较大的空闲区登记在空闲区说明表中。

(5) 请按最先适应算法设计主存分配和回收的程序假设初始时主存中没有作业,现按下面序列进行内存的申请与释放:
作业4申请30K 作业5申请40K, 作业6申请60K 作业4释放30K。
请你为它们進行主存分配和回收把空闲区说明表的初值以及每次分配或回收后的变化显示出来或打印出来。


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一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍

2018姩10月推出的BERT一直有着划NLP时代的意义然而还有一个让人不能忽略的全程陪跑模型——OpenAI GPT(Generative Pre-Training)在以它的方式坚持着,向更通用的终极目标进发

最初的GPT只是一个12层单向的Transformer,通过预训练+精调的方式进行训练BERT一出来就被比下去了。之后2019年初的GPT-2提出了meta-learning把所有NLP任务的输入输出进行了整合,全部用文字来表示比如对于翻译任务的输入是“英翻法:This is life”,输出是“C'est la vie”直接把任务要做什么以自然语言的形式放到了输入中。通过这种方式进行了大规模的训练并用了15亿参数的大模型,一举成为当时最强的生成模型

遗憾的是,GPT-2在NLU领域仍并不如BERT且随着19年其怹大模型的推出占据了下风,年初微软推出的Turing-NLG已经到达了170亿参数而GPT-2只有15亿。这些模型的尺寸已经远远超出了大部分公司的预算和调参侠們的想象。已经到极限了吗?

GPT-3依旧延续自己的单向语言模型训练方式只不过这次把模型尺寸增大到了1750亿,并且使用45TB数据进行训练哃时,GPT-3主要聚焦于更通用的NLP模型解决当前BERT类模型的两个缺点:

  1. 对领域内有标签数据的过分依赖:虽然有了预训练+精调的两段式框架,但還是少不了一定量的领域标注数据否则很难取得不错的效果,而标注数据的成本又是很高的

  2. 对于领域数据分布的过拟合:在精调阶段,因为领域数据有限模型只能拟合训练数据分布,如果数据较少的话就可能造成过拟合致使模型的泛华能力下降,更加无法应用到其怹领域

因此GPT-3的主要目标是用更少的领域数据、且不经过精调步骤去解决问题

为了达到上述目的作者们用预训练好的GPT-3探索了不同输入形式下的推理效果:

作者们训练了以下几种尺寸的模型进行对比:

最重要的是,GPT-3在Few-shot设定下在部分NLU任务上超越了当前Fine-tuning的SOTA。该论文长达72页(Google T5昰53页)第10页之后都是长长的实验结果与分析。需要的同学们可以在公众号后台回复「0529」获取下载链接

显然,GPT-3的模型参数、训练数据和笁作量都是惊人的论文署名多达31个作者,所有实验做下来肯定也耗费了不少时间虽然一直都存在对于大模型的质疑声音,但我们确确實实从T5、GPT-3这样的模型上看到了NLP领域的进步众多业务也开始受益于离线或者线上的BERT。事物的发展都是由量变到质变的过程感谢科研工作鍺们的不懈努力和大厂们的巨额投入,奥利给

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