JUC并发编程2(高并发,AQS)

news2024/11/29 22:30:40

JUC

AQS核心

当有线程想获取锁时,其中一个线程使用CAS的将state变为1,将加锁线程设为自己。当其他线程来竞争锁时会,判断state是不是0,不是自己就把自己放入阻塞队列种(这个阻塞队列是用双向链表实现),当这个线程使用完,会把state变为0,该state使用volatile修饰。在AQS内部,每个Node节点都是等待锁的线程,队列中每个排队的个体就是一个Node节点,它的等待状态waitState成员变量,也是volatile修饰,Node节点里也记录该线程是否不再等待状态,还记录锁的模式独占锁还是共享锁。

三大核心:

  • state 状态,代表加锁状态,初始值是0 (state是被volatile修饰)
  • 获取到锁的线程
  • 还有一个阻塞队列(双向队列)

AQS锁有关:

  • ReentrantLock(可重入锁)
  • ReentrantReadWriteLock.ReadLock(可重入读写锁中的读锁)
  • ReentrantReadWriteLock.WriteLock(可重入读写锁中的写锁)
  • CountDownLatch
  • CyclickBarrier
  • Semaphore

Lock使用方式:

 Lock lock = new ReentrantLock();

 public  void doTicket(){ 
    lock.lock();  //加锁
    try {
       System.out.println(Thread.currentThread().getName());
    } catch (Exception e) {
       e.printStackTrace();
    } finally {
       lock.unlock();  // 解锁
    }
 }

Synchronized 和 Lock区别

  • Synchronized 内置的Java关键字,Lock是一个Java类

  • Synchronized 无法判断获取锁的状态,Lock可以判断

  • Synchronized 会自动释放锁,lock必须要手动加锁和手动释放锁!可能会遇到死锁

  • Synchronized 是可重入锁,不可以中断的,非公平的;Lock,可重入的,可以判断锁,可以自己设置

读写锁

ReadWriteLock

  • 读写锁:更加细粒度的锁
  • 读-读:可以共存
  • 读-写:不能共存
  • 写-写:不能共存

它允许读读共存,读写和写写是互斥的,适合读多写少的场景,但会有写锁饥饿问题。
锁降级:写锁可以降级到读锁,但读锁不能升级到写锁;

public class ReadWriteLockDemo {
    public static void main(String[] args) {
        MyCache mycache = new MyCache();
        //开启5个线程 写入数据
        for (int i = 1; i <=5 ; i++) {
            int finalI = i;
            new Thread(()->{ 
                mycache.put(String.valueOf(finalI),String.valueOf(finalI));
            }).start();
        }
        //开启10个线程去读取数据
        for (int i = 1; i <=10 ; i++) {
            int finalI = i;
            new Thread(()->{
                String o = mycache.get(String.valueOf(finalI));
            }).start();
        }
    }
}

class MyCache{

    private volatile Map<String,String> map = new HashMap<>();
    //普通锁
    //private Lock lock = new ReentrantLock();
	//使用读写锁
    private ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();

    public void put(String key,String value){
        //写锁
        lock.writeLock().lock();
        try {
            //写入
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 线程 开始写入");
            map.put(key, value);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 线程 写入完成");
        } finally {
            lock.writeLock().unlock();
        }
    }

    public String get(String key){
        //读锁
        lock.readLock().lock();
        String o;
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 线程 开始读取");
            o = map.get(key);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 线程 读取完成");
        } finally {
            lock.readLock().unlock();
        }
        return o;
    }
}

对于读取,我们运行多个线程同时读取,也能在一定程度上提高效率。

StampedLock

JDK8新增的读写锁(邮戳锁),它采用乐观锁,其他线程尝试获取锁不会被阻塞,对读锁优化。获取锁的方法,返回一个邮戳Stamp,邮戳Stamp为0表示获取失败,其他是成功;释放锁的方法,需要一个邮戳Stamp与成功获取锁的邮戳Stamp一致,但它不支持可重入锁;

StampedLock stampedLock = new StampedLock();
// 乐观锁
public void tryOptimisticRead() {
       
	long stamp = stampedLock.tryOptimisticRead();  // 乐观读
    int result = number; // 获取一下最新的值
    //判断是否发生改变 stampedLock.validate()
    System.out.println("alidate方法值(true无修改,false有修改)" + "\t" + stampedLock.validate(stamp));
    if (!stampedLock.validate(stamp)) {
        System.out.println("有人修改过------有写操作");
        stamp = stampedLock.readLock();
        try {
            System.out.println("从乐观读 升级为 悲观读");
            result = number;
            System.out.println("重新悲观读后result:" + result);
        } finally {
            stampedLock.unlockRead(stamp);
        }
    }
}      

常用的辅助类

CountDownLatch

这个类使一个线程等待其他线程各自执行完毕后再执行。

主要方法:

  • countDown 减一操作;
  • await 等待计数器归零。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    //总数6个
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(6);

    for (int i = 1; i <= 6; i++) {
        new Thread(()->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() +" 执行do");
            //每个线程都数量-1
            countDownLatch.countDown();
        },String.valueOf(i)).start();
    }
    //等待计数器归零
    countDownLatch.await();
    System.out.println("必须其他线程都执行完,在执行这里");
    //最后执行的...
}

CyclickBarrier

用于对多个线程任务进行同步执行。

主要方法:

  • await 在所有线程任务都到达之前,线程任务都是阻塞状态
public static void main(String[] args) {
    CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(7,()->{
        System.out.println("召唤神龙的线程~");
    });

    for (int i=1;i<=7;i++){
        int atI = i;
        new Thread(()->{
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 收集了第" + atI +"颗龙珠");
                cyclicBarrier.await(); //加法计数 等待
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (BrokenBarrierException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        },"线程"+i).start();
    }
}

应用:

  • CyclickBarrier可以根据基于子线程进行处理其他线程的结果,处理比较复杂的业务。并且可以通过reset方法重新执行方法。
  • CountDownLoatch则必须在主线程才能处理,一般用于任务执行初始化数据

Semaphore

信号量,在信号量定义两种操作:

  • acquire(获取)当一个线程调用acquire操作,它通过成功获取信号量(信号量-1),有阻塞,直到有线程释放信号量,或者超时。
  • release(释放)实际上将信号量的值+1,然后唤醒等待的线程。
public static void main(String[] args) {
    //停车位为3个
    Semaphore semaphore = new Semaphore(3);

    for (int i=1 ; i<=10; i++){
        int atI = i;
        new Thread(()->{
            try {
                semaphore.acquire(); //得到
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "  抢到停车位" + atI);
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "  离开停车场");
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                semaphore.release();  //释放
            }
        },"线程"+i).start();
    }
}

作用: 多个共享资源互斥的使用! 并发限流,控制最大的线程数!

异步回调

CompletableFuture

就是另启一个线程来完成调用中的部分计算,使调用继续运行或返回,而不需要等待计算结果。一个completetableFuture就代表了一个任务。相当于前端的ajax异步请求。

没有返回值的异步回调:

@Test
void test1() throws ExecutionException, InterruptedException {

    System.out.println(System.currentTimeMillis());
    System.out.println("---------------------");
    CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(()->{
        //发起一个异步任务
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+".....");
    });
    System.out.println(System.currentTimeMillis());
    System.out.println("------------------------------");
    //输出执行结果
    System.out.println(future.get());  //获取执行结果
}

有返回值的异步回调supplyAsync:

void test2() throws ExecutionException, InterruptedException {
    System.out.println(System.currentTimeMillis());
    System.out.println("---------------------");
    //有返回值的异步回调
    CompletableFuture<Integer> completableFuture=CompletableFuture.supplyAsync(()->{
        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            //自定义手动的异常
            int i=1/0;
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return 1024;
    });
    System.out.println(completableFuture.whenComplete((t, u) -> {
        //success 回调
        System.out.println("t=>" + t); //正常的返回结果
        System.out.println("u=>" + u); //抛出异常的 错误信息
    }).exceptionally((e) -> {
        //error回调  如果异常,返回404
        System.out.println(e.getMessage());
        return 404;
    }).get());
}

ThreadLocal

它是线程本地变量,解决多线程并发时访问共享变量的问题。它并不解决线程之间共享数据的问题,它适用于变量在线程之间隔离且在方法间共享的场景,每个线程持有一个只属于自己的专属的Map并维护ThreadLocal对象与具体实例的映射,该Map只有被持有它的线程访问,就没有线程安全问题以及锁的问题。

# 使用
static ThreadLocal<Object> threadLocal = new ThreadLocal<>();

# 初始化
private static final ThreadLocal<Object> threadLocal = ThreadLocal.withInitial(Object::new);
private static final ThreadLocal<Object> threadLocal = ThreadLocal.withInitial(()->{初始化的值});

# 设置线程本地变量的内容
threadLocal.set(user);

# 获取线程本地变量的内容
threadLocal.get();

# 移除线程本地变量
threadLocal.remove();

线程中断机制

一个线程中断,应该由线程自己停止,不能由其他线程进行停止。

# 中断此线程
interrupt()
# 判断当前线程是否被中断
isInterrupted()
# 案例
Thread t1 = new Thread(() -> {
   while (true) {
         // Thread.currentThread().isInterrupted() 判断线程是否被中断,true:中断状态
         if (Thread.currentThread().isInterrupted()) {
             System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 【实现方式3】,程序停止");
             break;
    }
    System.out.println("t1 -----正在运行!!!");
} }, "t1");
t1.start();
System.out.println("-----t1的默认中断标志位:" + t1.isInterrupted());

LockSupport

可以阻塞当前线程以及唤醒指定被阻塞的线程,有park()和unpark()进行通知与唤醒。

 Thread t1 = new Thread(() -> {
    TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t ----【t1】开始执行" + System.currentTimeMillis());
    LockSupport.park();
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t ----【t1】 被唤醒" + System.currentTimeMillis());
}, "t1");
t1.start();

new Thread(() -> {
     LockSupport.unpark(t1);
     System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 【t2】唤醒t1线程----发出通知");
 }, "t2").start();

volatile关键字

Volatile 是 Java 虚拟机提供 轻量级的同步机制。

volatile三大特性

  1. 保证可见性 (要么都完成,要么都不完成)
  2. 不保证原子性
  3. 禁止指令重排

JMM:Java内存模型,是java虚拟机规范中所定义的一种内存模型,Java内存模型是标准化的,屏蔽掉了底层不同计算机的区别(注意这个跟JVM完全不是一个东西,现在还有小伙伴搞错的)。

关于JMM的一些同步的约定

  1. 线程解锁前,必须把共享变量立刻刷回主存。
  2. 线程加锁前,必须读取主存中的 新值到工作内存中!
  3. 加锁和解锁是同一把锁

首先我们要了解JMM (Java内存模型),线程分为 工作内存主内存。 图中,有两个线程,每个线程都有属于自己的工作内存;我们首先在主存中有Flag变量,有一个线程A,从主存中读取值,把值加载工作内容中,这样工作内存中也有一个Flag变量。线程A修改值先修改工作内容,并把值再写入到主存中。这个流程叫内存交互。

内存交互有8种:

  • lock (锁定):作用于主内存的变量,把一个变量标识为线程独占状态
  • unlock (解锁):作用于主内存的变量,它把一个处于锁定状态的变量释放,释放后的变量才可以被其他线程锁定
  • read (读取):作用于主内存变量,它把一个变量的值从主内存传输到线程的工作内存中,以便 随后的load动作使用
  • load (载入):作用于工作内存的变量,它把read操作从主存中变量放入工作内存中
  • use (使用):作用于工作内存中的变量,它把工作内存中的变量传输给执行引擎,每当虚拟机 遇到一个需要使用到变量的值,就会使用到这个指令
  • assign (赋值):作用于工作内存中的变量,它把一个从执行引擎中的值放入工作内存的变量副本中
  • store (存储):作用于主内存中的变量,它把一个从工作内存中一个变量的值传送到主内存中, 以便后续的write使用
  • write (写入):作用于主内存中的变量,它把store操作从工作内存中得到的变量的值放入主内存的变量中

问题: 程序不知道主内存的值已经被修改过了,但是volatile关键字,可以解决这个问题。

例子:private volatile boolean flag = false;

volatile 是保证原子性的,

原子性 : 不可分割

线程A在执行任务的时候,不能被打扰的,也不能被分割。要么同时成功,要么同时失败。

解决原子性问题,加锁/使用原子类

原子变量

原子变量:来源于 java.util.concurrent.atomic 类的小工具包,支持在单个变量上解除锁的线程安全编程,包下提供了常用的原子变量:
- AtomicBoolean 、AtomicInteger 、AtomicLong 、 AtomicReference
- AtomicIntegerArray 、AtomicLongArray
- AtomicMarkableReference
- AtomicReferenceArray

  • AtomicStampedReference

类中的变量都是volatile类型:保证内存可见性
使用CAS算法:保证数据的原子性

例子:

public class VDemo02 {
    // volatile 不保证原子性
    // private volatile static int num = 0;
    // 原子类的 Integer
    private volatile static AtomicInteger num = new AtomicInteger();
    
    public static void add(){
        // num++;   // 不是一个原子性操作
        // 原子类的 加减  // AtomicInteger + 1 方法, CAS
        num.getAndIncrement();
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        //理论上num结果应该为 2 万
        for (int i = 1; i <= 20; i++) {
            new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 1000; j++) { add(); }
            }).start();
        }
        while (Thread.activeCount() > 2) { Thread.yield();}
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + num);
    }

}

指令重排

你写的程序,计算机并不是按照你写的那样去执行的。

源代码–>编译器优化的重排–> 指令并行也可能会重排–> 内存系统也会重排—> 执行

Volatile 是可以保持 可见性。不能保证原子性,由于内存屏障(一种屏障指令,使用CPU对屏障指令前后发出内存操作,执行一个排序约束),可以保证避免指令重排的现象产生!

CAS算法

(Compare-And-Swap) 是一种硬件对并发的支持,针对多处理器操作而设计的处理器中的一种特殊指令,用于管理对共享数据的并发访问。

CAS 比较并交换,当且仅当V==A时,B的值才更新给A,否则将不做任何操作。

public static void main(String[] args) {
    // 原子类
    AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(2020);
    // public final boolean compareAndSet(int expect, int update) ,参数1 期望的值,参数2,更新的值
    // 如果我期望的值达到了,那么就更新,否则,就不更新, CAS 是CPU的并发原语!
    // compareAndSet 也是CAS
    atomicInteger.compareAndSet(2020, 2021);
    // 输出值
    System.out.println(atomicInteger.get());
}

Unsafe 类:

底层调用这个类,JAVA无法操作内存,C++可以操作内存,但是JAVA可以调用C++,Unsafe 类,就是java可以通过这个类操作内存。

CAS : 比较当前工作内存中的值和主内存中的值,如果这个值是期望的,那么则执行操作!如果不是就 一直循环!

缺点:

  • 循环会耗时
  • 一次性只能保证一个共享变量的原子性
  • ABA问题

解决ABA 问题

比如一个线程1从内存位置V中取出A ,线程2也执行,将A–>B–>A,这时线程1进行CAS操作发现内存仍是A,然后线程1操作成功。

就是有一个线程速度快,把一个值改变,然后在改变原来的值,其他线程进行CSA,比较并交换,发现值一样,替换新值,并不知道他之前有人已经改过值了。

解决这问题:

  • 将类变成原子类
  • 操作过程添加版本号
// 原子引入
static AtomicStampedReference<Integer> atomic = new AtomicStampedReference<>(1,1);
public static void main3(String[] args) {

    new Thread(()->{
        // 获得版本号
        int stamp = atomic.getStamp();
        System.out.println("线程a1=>"+stamp);
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        // 比较并交换 ,增加一个参数,版本号 ,然后再修改版本号的值
        // 获取最新的版本号  atomic.getStamp()
        atomic.compareAndSet(1, 2, atomic.getStamp(), atomic.getStamp() + 1);
        System.out.println("线程a2=>"+ atomic.getStamp());
        System.out.println(atomic.compareAndSet(2, 1, atomic.getStamp(), atomic.getStamp() + 1));
        System.out.println("线程a3=>"+atomic.getStamp());
    },"线程A").start();

    // 乐观锁的原理相同!
    new Thread(()->{
        int stamp = atomic.getStamp(); // 获得版本号
        System.out.println("线程b1=>"+stamp);
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(atomic.compareAndSet(1, 6, stamp, stamp + 1));
        System.out.println("线程B2=>"+atomic.getStamp());
    },"线程B").start();

}

原子类

基本类型类:AtomicBoolean、AtomicIntegern、AtomicLong
数组类型类:AtomicIntegerArray、AtomicLongArray、AtomicReferenceArray
引用类型类:AtomicReference、AtomicReferenceFieldUpdater、AtomicMarkableReference、AtomicMarkableReference
LongAdder的效率比AtomicLong高(减少自旋次数)

AtomicLong

  • 原理:CAS + 自旋(它是多线程对单个热点值进行原子操作)
  • 缺点:当线程大量自旋会导致CPU生高,

LongAdder

  • 原理:CAS + Base + Cell数组(用空间换时间,采用分散热点数据)
  • 缺点:它的sum求和,对于最后结果不够准确

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2024年3月文章一览

2024年3月编程人总共更新了12篇文章&#xff1a; 1.2024年2月文章一览 2.Programming Abstractions in C阅读笔记&#xff1a;p308-p311 3.Programming Abstractions in C阅读笔记&#xff1a;p312-p326 4.Programming Abstractions in C阅读笔记&#xff1a;p327-p330 5.…

更改el-cascade默认的value和label的键值

后端返回的树结构中&#xff0c;label的key不是el-cascade默认的label&#xff0c;我需要改成对应的字段&#xff0c;但是一直没有成功&#xff0c;我也在文档中找到了说明&#xff0c;但是我没注意这是在props中改&#xff0c;导致一直不成功 这是我一开始错误的写法&#xf…

超越ChatGPT,国内快速访问的强大 AI 工具 Claude

claude 3 opus面世后&#xff0c;网上盛传吊打了GPT-4。网上这几天也已经有了许多应用&#xff0c;但竟然还有很多小伙伴不知道国内怎么用gpt&#xff0c;也不知道怎么去用这个据说已经吊打了gpt-4的claude3。 今天我们想要进行的一项尝试就是—— 用claude3和gpt4&#xff0c…

互联网大厂ssp面经(操作系统:part1)

1. 什么是进程和线程&#xff1f;它们之间有什么区别&#xff1f; a. 进程是操作系统中运行的一个程序实例。它拥有独立的地址空间和资源&#xff0c;可以独立执行。 b. 线程是进程内的一个执行单元&#xff0c;一个进程可以包含多个线程。 c. 线程共享进程的资源&#xff0c;…

liunx系统发布.net core项目

liunx系统发布.net core项目 准备.net6程序运行环境部署nginx&#xff0c;通过一个地址既能访问web api&#xff0c;又能访问web项目有一个客户把web api放到docker中&#xff0c;想通过nginx转发&#xff0c;nginx也支持配置多个程序api接口的其它 liunx系统&#xff1a;cento…

程序员生产力工具推荐

1.SSH客户端 XTerminal Xterminal - 更好用的开发工具&#xff0c;但不止于(SSH/控制台/More) 有着比XShell好看的多的界面&#xff0c;免费版使用起来绰绰有余。 2.文件内容搜索工具 FileLocator FileLocator Pro 专业全文检索工具文件搜索软件丨中文网站特价购买 everyth…

Excel 记录单 快速录入数据

一. 调出记录单 ⏹记录单功能默认是隐藏的&#xff0c;通过如下如图所示的方式&#xff0c;将记录单功能显示出来。 二. 录入数据 ⏹先在表格中录入一行数据&#xff0c;给记录单一个参考 ⏹将光标至于表格右上角&#xff0c;然后点击记录单按钮&#xff0c;调出记录单 然后点…

Terraform 状态不同步处理

背景 在使用 Terraform 创建 TencentCloud TKE 的时候&#xff0c;手贱把 node pool 删掉了。导致执行 destroy, plan 都会报错。 │ Error: [TencentCloudSDKError] CodeInternalError.UnexpectedInternal, Messagerelated node pool query err(get node pool failed: [E501…

kaggle 泰坦尼克号1(根据男女性存活率)

kaggle竞赛 泰坦尼克号 流程 下载kaggle数据集导入所要使用的包引入kaggle的数据集csv文件查看数据集的大小和长度去除冗余数据建立特征工程导出结果csv文件 1.下载kaggle数据集 2.导入所要使用的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as …