ConcurrentModificationException

Rust Reqwest+Rustls 自签名证书校验 所以这里必须保证reqwest引用的rustls库和本地工程一致。以上就是实现不校验签名的逻辑,后续自己可以在对应回调进行逻辑判断。 阅读详情

http://xxgblog.com/2016/04/02/traverse-list-thread-safe/
http://www.2cto.com/kf/201403/286536.html

线程安全的Vector其实线程也不安全。使用CopyOnWriteArrayList可以线程安全地遍历。

为什么线程安全的Vector也不能线程安全地遍历呢?其实道理也很简单,看Vector源码可以发现它的很多方法都加上了synchronized来进行线程同步,例如add()、remove()、set()、get(),但是Vector内部的synchronized方法无法控制到遍历操作,所以即使是线程安全的Vector也无法做到线程安全地遍历。
如果想要线程安全地遍历Vector,需要我们去手动在遍历时给Vector加上synchronized锁,防止遍历的同时进行remove操作。

CopyOnWrite的意思是在写时拷贝,也就是如果需要对CopyOnWriteArrayList的内容进行改变,首先会拷贝一份新的List并且在新的List上进行修改,最后将原List的引用指向新的List。
使用CopyOnWriteArrayList可以线程安全地遍历,因为如果另外一个线程在遍历的时候修改List的话,实际上会拷贝出一个新的List上修改,而不影响当前正在被遍历的List。
package t;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
///http://www.2cto.com/kf/201403/286536.html
public class ConcurrentModificationException {

    /**
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {

        final List<String> myList = new CopyOnWriteArrayList<String>();

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            myList.add( "obj "+i);
        }


        new Thread(new Runnable() {

             @Override
             public void run() {
                 for (int i=100;i<200;i++) {

                     synchronized(myList){
                         myList.add( "obj add "+i);
                     }
                       try {
                            Thread.sleep(50);
                       } catch (InterruptedException e) {
                            e.printStackTrace();
                       }
                 }
             }
        }).start();


        new Thread(new Runnable() {

             @Override
             public void run() {
                  for (String string : myList) {
                       System.out.println("遍历集合 value = " + string);

                       try {
                            Thread.sleep(100);
                       } catch (InterruptedException e) {
                            e.printStackTrace();
                       }
                  }
             }
        }).start();

        new Thread(new Runnable() {

             @Override
             public void run() {

                 for (int i = 0; i < myList.size(); i++) {
                       String value = myList.get(i);

                       System.out.println("删除元素 value = " + value);

                   if (value.equals( "3")) {
                        myList.remove(value);                                   
                   }

                   try {
                            Thread.sleep(100);
                       } catch (InterruptedException e) {
                            e.printStackTrace();
                       }
                  }

             }
        }).start();


    }

}
深入探究贝叶斯网络(Bayesian Network):从基础原理到实际应用 贝叶斯网络,也称为信念网络或有向无环图模型,是一种概率图模型。它使用有向无环图(DAG)来表示随机变量之间的条件依赖关系。每个节点代表一个随机变量,边表示变量之间的条件依赖关系。贝叶斯网络作为一种强大的工具,通过结合概率论和图论,为复杂系统建模和推理提供了有效手段。无论是在医学诊断、故障检测还是自然语言处理等领域,它都展示了巨大的潜力。然而,其计算复杂度高、结构学习困难等挑战也需要我们在实际应用中不断优化算法和技术。希望通过本文,你能对贝叶斯网络有更深入的理解,并能够在实际项目中灵活应用这一强大工具。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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