44、Ruby 多线程并发与环境使用指南

Ruby 多线程并发与环境使用指南

1. 线程与并发

在多线程编程中,线程安全和避免死锁是非常重要的。

1.1 账户操作与锁

在账户操作中,我们可能需要进行资金的转移和余额的查询,为了保证线程安全,需要使用锁机制。以下是一个简单的示例代码:

# Lock account and transfer money from savings to checking
def transfer_from_savings(x)
  @lock.synchronize {
    @savings -= x
    @checking += x
  }
end
# Lock account and report current balances
def report
  @lock.synchronize {
    "#@name\nChecking: #@checking\nSavings: #@savings"
  }
end
1.2 死锁问题

当使用 Mutex 对象进行线程互斥时,必须小心避免死锁。死锁是指所有线程都在等待获取其他线程持有的资源,导致所有线程都被阻塞,无法释放自己持有的锁,从而形成死循环。

以下是一个经典的死锁场景示例:

# Classic deadlock: two threads and two locks
require 'thread'
m,n = Mutex.new, Mutex.new
t 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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