深入理解Java内存模型(三)——顺序一致性

玩转Isaac Sim动态控制:从随机舞动到精准操控Franka的5种控制模式实测 本文深入实测了在NVIDIA Isaac Sim仿真平台中,利用Dynamic Control模块对Franka机械臂进行精准操控的五种核心模式:位置控制、单关节位置控制、速度控制、单关节速度控制和力矩控制。通过详细的代码示例和对比分析,阐述了每种模式的适用场景、参数调优技巧及从随机运动到闭环控制的实现路径,为机器人算法验证提供了实用指南。 阅读详情

(原文地址:http://www.infoq.com/cn/articles/java-memory-model-3)
数据竞争与顺序一致性保证

当程序未正确同步时,就会存在数据竞争。java内存模型规范对数据竞争的定义如下:

在一个线程中写一个变量,
在另一个线程读同一个变量,
而且写和读没有通过同步来排序。
当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此)。如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序。

JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证:

如果程序是正确同步的,程序的执行将具有顺序一致性(sequentially consistent)–即程序的执行结果与该程序在顺序一致性内存模型中的执行结果相同(马上我们将会看到,这对于程序员来说是一个极强的保证)。这里的同步是指广义上的同步,包括对常用同步原语(lock,volatile和final)的正确使用。
顺序一致性内存模型

顺序一致性内存模型是一个被计算机科学家理想化了的理论参考模型,它为程序员提供了极强的内存可见性保证。顺序一致性内存模型有两大特性:

一个线程中的所有操作必须按照程序的顺序来执行。
(不管程序是否同步)所有线程都只能看到一个单一的操作执行顺序。在顺序一致性内存模型中,每个操作都必须原子执行且立刻对所有线程可见。
顺序一致性内存模型为程序员提供的视图如下:

这里写图片描述

在概念上,顺序一致性模型有一个单一的全局内存,这个内存通过一个左右摆动的开关可以连接到任意一个线程。同时,每一个线程必须按程序的顺序来执行内存读/写操作。从上图我们可以看出,在任意时间点最多只能有一个线程可以连接到内存。当多个线程并发执行时,图中的开关装置能把所有线程的所有内存读/写操作串行化。

为了更好的理解,下面我们通过两个示意图来对顺序一致性模型的特性做进一步的说明。

假设有两个线程A和B并发执行。其中A线程有三个操作,它们在程序中的顺序是:A1->A2->A3。B线程也有三个操作,它们在程序中的顺序是:B1->B2->B3。

假设这两个线程使用监视器来正确同步:A线程的三个操作执行后释放监视器,随后B线程获取同一个监视器。那么程序在顺序一致性模型中的执行效果将如下图所示:

这里写图片描述

现在我们再假设这两个线程没有做同步,下面是这个未同步程序在顺序一致性模型中的执行示意图:

这里写图片描述

未同步程序在顺序一致性模型中虽然整体执行顺序是无序的,但所有线程都只能看到一个一致的整体执行顺序。以上图为例,线程A和B看到的执行顺序都是:B1->A1->A2->B2->A3->B3。之所以能得到这个保证是因为顺序一致性内存模型中的每个操作必须立即对任意线程可见。

但是,在JMM中就没有这个保证。未同步程序在JMM中不但整体的执行顺序是无序的,而且所有线程看到的操作执行顺序也可能不一致。比如,在当前线程把写过的数据缓存在本地内存中,且还没有刷新到主内存之前,这个写操作仅对当前线程可见;从其他线程的角度来观察,会认为这个写操作根本还没有被当前线程执行。只有当前线程把本地内存中写过的数据刷新到主内存之后,这个写操作才能对其他线程可见。在这种情况下,当前线程和其它线程看到的操作执行顺序将不一致。

同步程序的顺序一致性效果

下面我们对前面的示例程序ReorderExample用监视器来同步,看看正确同步的程序如何具有顺序一致性。

请看下面的示例代码:

class SynchronizedExample {
int a = 0;
boolean flag = false;

public synchronized void writer() {
    a = 1;
    flag = true;
}

public synchronized void reader() {
    if (flag) {
        int i = a;
        ……
    }
}
}

上面示例代码中,假设A线程执行writer()方法后,B线程执行reader()方法。这是一个正确同步的多线程程序。根据JMM规范,该程序的执行结果将与该程序在顺序一致性模型中的执行结果相同。下面是该程序在两个内存模型中的执行时序对比图:

这里写图片描述

在顺序一致性模型中,所有操作完全按程序的顺序串行执行。而在JMM中,临界区内的代码可以重排序(但JMM不允许临界区内的代码“逸出”到临界区之外,那样会破坏监视器的语义)。JMM会在退出监视器和进入监视器这两个关键时间点做一些特别处理,使得线程在这两个时间点具有与顺序一致性模型相同的内存视图(具体细节后文会说明)。虽然线程A在临界区内做了重排序,但由于监视器的互斥执行的特性,这里的线程B根本无法“观察”到线程A在临界区内的重排序。这种重排序既提高了执行效率,又没有改变程序的执行结果。

从这里我们可以看到JMM在具体实现上的基本方针:在不改变(正确同步的)程序执行结果的前提下,尽可能的为编译器和处理器的优化打开方便之门。

未同步程序的执行特性

对于未同步或未正确同步的多线程程序,JMM只提供最小安全性:线程执行时读取到的值,要么是之前某个线程写入的值,要么是默认值(0,null,false),JMM保证线程读操作读取到的值不会无中生有(out of thin air)的冒出来。为了实现最小安全性,JVM在堆上分配对象时,首先会清零内存空间,然后才会在上面分配对象(JVM内部会同步这两个操作)。因此,在以清零的内存空间(pre-zeroed memory)分配对象时,域的默认初始化已经完成了。

JMM不保证未同步程序的执行结果与该程序在顺序一致性模型中的执行结果一致。因为未同步程序在顺序一致性模型中执行时,整体上是无序的,其执行结果无法预知。保证未同步程序在两个模型中的执行结果一致毫无意义。

和顺序一致性模型一样,未同步程序在JMM中的执行时,整体上也是无序的,其执行结果也无法预知。同时,未同步程序在这两个模型中的执行特性有下面几个差异:

顺序一致性模型保证单线程内的操作会按程序的顺序执行,而JMM不保证单线程内的操作会按程序的顺序执行(比如上面正确同步的多线程程序在临界区内的重排序)。这一点前面已经讲过了,这里就不再赘述。
顺序一致性模型保证所有线程只能看到一致的操作执行顺序,而JMM不保证所有线程能看到一致的操作执行顺序。这一点前面也已经讲过,这里就不再赘述。
JMM不保证对64位的long型和double型变量的读/写操作具有原子性,而顺序一致性模型保证对所有的内存读/写操作都具有原子性。
第3个差异与处理器总线的工作机制密切相关。在计算机中,数据通过总线在处理器和内存之间传递。每次处理器和内存之间的数据传递都是通过一系列步骤来完成的,这一系列步骤称之为总线事务(bus transaction)。总线事务包括读事务(read transaction)和写事务(write transaction)。读事务从内存传送数据到处理器,写事务从处理器传送数据到内存,每个事务会读/写内存中一个或多个物理上连续的字。这里的关键是,总线会同步试图并发使用总线的事务。在一个处理器执行总线事务期间,总线会禁止其它所有的处理器和I/O设备执行内存的读/写。下面让我们通过一个示意图来说明总线的工作机制:

这里写图片描述

如上图所示,假设处理器A,B和C同时向总线发起总线事务,这时总线仲裁(bus arbitration)会对竞争作出裁决,这里我们假设总线在仲裁后判定处理器A在竞争中获胜(总线仲裁会确保所有处理器都能公平的访问内存)。此时处理器A继续它的总线事务,而其它两个处理器则要等待处理器A的总线事务完成后才能开始再次执行内存访问。假设在处理器A执行总线事务期间(不管这个总线事务是读事务还是写事务),处理器D向总线发起了总线事务,此时处理器D的这个请求会被总线禁止。

总线的这些工作机制可以把所有处理器对内存的访问以串行化的方式来执行;在任意时间点,最多只能有一个处理器能访问内存。这个特性确保了单个总线事务之中的内存读/写操作具有原子性。

在一些32位的处理器上,如果要求对64位数据的读/写操作具有原子性,会有比较大的开销。为了照顾这种处理器,java语言规范鼓励但不强求JVM对64位的long型变量和double型变量的读/写具有原子性。当JVM在这种处理器上运行时,会把一个64位long/ double型变量的读/写操作拆分为两个32位的读/写操作来执行。这两个32位的读/写操作可能会被分配到不同的总线事务中执行,此时对这个64位变量的读/写将不具有原子性。

当单个内存操作不具有原子性,将可能会产生意想不到后果。请看下面示意图:

这里写图片描述

如上图所示,假设处理器A写一个long型变量,同时处理器B要读这个long型变量。处理器A中64位的写操作被拆分为两个32位的写操作,且这两个32位的写操作被分配到不同的写事务中执行。同时处理器B中64位的读操作被拆分为两个32位的读操作,且这两个32位的读操作被分配到同一个的读事务中执行。当处理器A和B按上图的时序来执行时,处理器B将看到仅仅被处理器A“写了一半“的无效值。

学Simulink--基础微电网场景实例:基于Simulink的微电网黑启动过程建模与仿真 黑启动(Black Start)是指在全系统停电(无电压、无频率)状态下,微电网依靠内部电源自主恢复供电的能力。🌩️典型场景主网长时间故障自然灾害导致区域停电计划检修后重启❗挑战无参考电压/频率 → 逆变器无法锁相负荷逐级投入 → 需避免过流/过压多电源协调 → 防止环流或失步✅黑启动成功标准在30 秒内恢复关键负荷供电电压/频率稳定在范围内无设备损坏或保护跳闸🎯本文目标:手把手教你使用 Simulink + Simscape + Stateflow 搭建。 阅读详情

相关推荐

SAP 批量处理分包事后调整:BAPI_GOODSMVT_CREATE 关键参数与避坑指南

本文详细解析了SAP系统中使用BAPI_GOODSMVT_CREATE进行分包事后批量调整的关键参数配置与常见错误排查。重点介绍了GOODSMVT_CODE设置为'07'的必要性、GOODSMVT_ITEM结构体的正确配置方法,以及如何避免M7384、M7386等常见错误,帮助用户高效处理分包业务中的数量调整问题。

weixin_29276847的博客 568

内存一致模型——顺序一致模型

内存一致模型——顺序一致模型顺序一致模型,是最常见的内存一致模型,定义如下: 【如果一个多处理器系统是顺序一致的】,那么,无论程序怎么运行,结果都与各处理器各自轮流运行后的结果相同,且各处理器内部的执行顺序由程序决定。 从定义中, 可以得出,顺序一致模型有如下要求: - 保证单一处理器内部的执行顺序 - 保证多处理器操作同一块内存时的先后顺序如图所示:总线结构保证在相同时间内对指定内存块的访问

LYRICS 1054

SPAD 单光子雪崩二极管

SPAD,全称为,是一种高灵敏度的光电探测器件,能够在非常低的光照水平下检测单个光子。SPAD在工作时,当一个光子被探测器吸收后,能够触发一个雪崩效应,产生一个可以被检测到的电信号。

qq_42786033的博客 1万+

Java多线程 -- 深入理解JMM(Java内存模型) --(三)顺序一致性

顺序一致性内存模型是一个被计算机科学家理想化了的理论参考模型,它为程序员提供了极强的内存可见性保证。顺序一致性内存模型有两大特性: 一个线程中的所有操作必须按照程序的顺序来执行。 (不管程序是否同步)所有线程都只能看到一个单一的操作执行顺序。在顺序一致性内存模型中,每个操作都必须原子执行且立刻对所有线程可见。

NowOrNever 3987

5个IO口驱动188数码管:查理复用算法在TM52F1363上的极致应用

本文深入解析了如何利用查理复用算法,在TM52F1363单片机上仅用5个IO口驱动188数码管。通过精密的硬件连接与软件时序控制,结合高阻态和动态扫描策略,实现了在极致资源限制下的稳定显示,为成本敏感型嵌入式产品提供了高效的IO复用解决方案。

numpy6sculptor的博客 480

计算机网络-自顶向下方法 第三章课后习题答案(第七版)

复习题 R1. a) 就叫这个协议为简单传输协议STP(Simple Transport Protocol)。在发送方,STP从发送进程接收不超过1196字节的数据块、目标主机地址和目标端口号。STP向每个块添加一个4字节的头,并将目标进程的端口号放在头中。STP然后将目标主机地址和结果段提供给网络层。网络层将段交付给目的地主机的STP。目的主机基于STP检查段中的端口号,从段中提取数据,并将数据传递给由端口号标识的进程。 b) 在发送方,STP从发送进程接收不超过1192字节的数据块、目标主机地址和目标端

Erekilu的博客 2万+

【ARM Cache 入门及渐进六--内存顺序模型】

arm 内存顺序模型及原子操作

CodingCos的博客 1992

香橙派5B-RK3588-NPU内核升级至0.9.8:RKLLM多模态部署实战

本文详细介绍了香橙派5B-RK3588设备NPU内核升级至0.9.8版本的完整流程,重点讲解了升级的必要性、两种升级方案(预编译包安装与自行编译内核)以及RKLLM SDK的安装配置。通过实战演示多模态模型转换与推理,显著提升AI计算性能,为嵌入式AI部署提供实用指南。

salt9的博客 1027

C++线程编程-内存顺序

内存顺序模型 有六种内存顺序选项可以应用到原子类型上, memory_order_relaxed;memory_order_consume; memory_order_acquire;memory_order_release;memory_order_acq_rel; memory_order_seq_cst; 它们代表三种模型: 顺序一致 memory_order_seq_cst; 获得-释放:memory_order_consume; memory_order_acquire;memory_orde

NINE_world的博客 3315

41页PPT | 华为业务流程架构全景视图:全业务域L1-L3级流程全案

TBD、收集和生成线索、验证机会点、TBD、管理销售授权、管理销售项目、管理销售项目群、管理合同要素/模板、验证和分发线索、标前引导、管理开票和回款、客户网络评估、管理销售评审、TBD、管理交付项目群、管理合同文档、管理结构化合同信息、跟踪和培育线索、制定并提交标书、管理合同/PO变更、客户网络规划、管理销售决策。:4.1 管理技术、服务请求、4.2管理备件、服务交付、4.3管理非技术、服务请求、4.4管理客户、投诉。:管理Idea、产生Idea、激发兴趣与协作、孵化、原型和验证、确认Idea与商业化。

zuoan1993的博客 4554

C#的GDI+绘图详解

/消除锯齿 或 AntiAlias。// 1.在窗体或控件的Paint事件中,用PaintEventArgs e 创建绘图对象 ---- 控件或窗体重绘时。//为控件创建绘图对象。//--------------------以上方法三选一。//2.创建绘图对象 panel1中绘图。

weixin_50920631的博客 3457

C++编程中的六种内存顺序模型

程序员真是一个活到老学到老的职业,一天不学习就会掉队,『内存顺序模型』对于我来说就是一个新的世界,虽然之前写过多线程的服务器,也处理过死锁和竞态条件等问题,但是从来没考虑过内存顺序问题,所以当我第一次看到这个概念时,整个人都是懵的,经过一段时间的学习和了解有了初步的认识,所以简单总结下来,以备后续查看,不多写,慢慢总结...

AlbertS Home of Technology 2666

SAP物料主数据中的销售视图。这是一个在销售与分销模块中至关重要的核心主数据,直接关系到从报价到交货的整个销售流程

SAP物料主数据的销售视图是销售流程的核心基础,它定义了物料如何被销售、定价、开票和交付。销售视图包含五个关键控制点:1)基本销售数据控制物料销售状态;2)销售组织数据决定销售渠道和产品分类;3)通用物料数据管理销售描述和税务分类;4)交货计划控制交付参数;5)开票计划管理定价规则。这些设置直接影响销售流程顺畅度、数据准确性、客户满意度、财务合规性和业务灵活性。建议将销售视图创建纳入新产品引入流程,并建立规范的维护机制,确保业务变化时及时更新配置。

金牌架构师 667

深入理解Java内存模型三————顺序一致性

1 数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争。java内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序。 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此)。如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序。 JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下...

qq_38201457的博客 253

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

深入理解 Java 内存模型(三)— 顺序一致性

数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争。java 内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序。 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此)。如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序。 JMM 对正确同步的多线程程序的内存一致性做...

超级字节码的博客 323

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

深入理解 Java 内存模型(三)——顺序一致性

数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争。java 内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序。 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此)。如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序。 JMM 对正确同步的多线程程序的内存一致性做...

天蓝色的博客 208

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

java 一致性_深入理解Java内存模型(三)——顺序一致性

数据竞争与顺序一致性保证当程序未正确同步时,就会存在数据竞争。java内存模型规范对数据竞争的定义如下:在一个线程中写一个变量,在另一个线程读同一个变量,而且写和读没有通过同步来排序。当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此)。如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序。JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证:如果程序是正确...

weixin_39849762的博客 142

java modelbus_深入理解Java内存模型(三)——顺序一致性

当程序未正确同步时,就会存在数据竞争。java内存模型规范对数据竞争的定义如下:在一个线程中写一个变量,在另一个线程读同一个变量,而且写和读没有通过同步来排序。当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此)。如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序。JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证:如果程序是正确同步的,程序的执行将具有...

weixin_36280492的博客 511

深入理解java内存模型(三)——顺序一致性

转载自并发编程网 – ifeve.com本文链接地址: 深入理解java内存模型系列文章 数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争。java 内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量,在另一个线程读同一个变量,而且写和读没有通过同步来排序。 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此)。如果一个

Swifree 662
上一篇: 深入理解Java内存模型(二)——重排序
下一篇: 深入理解Java内存模型(四)——volatile
三易的博客
博客等级 码龄15年 42粉丝 89原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值