不要希望公平

如何实现算法中的公平性 机器学习的公平性问题近几年受到越来越多的关注,该领域出现了一些新的进展。机器学习训练在涉及到性别、种族等与人相关的敏感属性时,常常会由于统计性偏差、算法本身甚至是人为偏见而引入歧视性行为。由此,为消除差别影响,改进机器学习公平性,主要途径包括提高训练数据集质量、改进算法降低对敏感属性的依赖以及定义指标量化和衡量歧视程度。本文分析了算法歧视的致因,侧重于数据问题给出了公平性的定义,介绍了统计均等等度量指标。文章也指出,各种算法公平性定义指标法都有其优缺点,并无法就公平性达成共识。因此,算法公平性并不能直观.. 阅读详情
为什么他找到了好工作,为什么他生活得好,为什么他的女朋友漂亮?……
为什么自己总是失败,为什么自己工作更辛苦?……
不用问那么多为什么,世界本身就不公平,也不需要那么多公平。需要的是你的坚持,你的信心,你的认真。坚持着,忍受着,总有一天你不会为世界的不公平而抱怨,因为那个时候你是获益者。要等到那一天,现在就必须学会忍受,学会坚持,不断努力。
明天会更好的,相信自己。现在的不公平只是一时的。
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简单的非公平自旋锁以及基于排队的公平自旋锁的实现 基础 什么是自旋锁 由于本文主要讨论的都是自旋锁,所以首先就需要弄明白什么是自旋锁。 自旋锁最大的特征,就是它会一直循环检测锁的状态,当锁处于被占用的状态时,不会将当前线程阻塞住,而是任由它继续消耗CPU Cycles,直到发现需要的锁处于可用状态。 有了这一层了解,自旋锁的优势和劣势,以及其适用场景也就一目了然了。 优势: 没有线程阻塞,也就没有了线程上下文切换带来的开销 ... 阅读详情

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Synchronized VS ReentrantLock 如何选择公平锁或非公平锁?

最终,选择公平锁还是非公平锁取决于你的具体需求和优先级。在某些情况下,可能需要在公平性和性能之间做出权衡。有时,你也可以考虑使用其他并发控制机制,如信号量(Semaphore)、条件变量(Condition)或者原子变量(Atomic variables),这些机制可能更适合特定的应用场景。在做出决策时,务必考虑应用的特点和业务需求,以及锁策略对系统整体性能和行为的影响。

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公平锁和非公平锁

文章目录前言一、公平锁、非公平锁概念?二、synchronized非公平锁1.代码演示2.结果如下三:ReentrantLock非公平锁三:ReentrantLock公平锁ReentrantLock底层原理 前言 有个小伙伴最近咨询我,前段时间他被面试官问了synchronized是公平锁还是非公平锁?当时就蒙圈了,最后面试结果可想而知,今天我们就用一个通俗的案例加上代码来说明公平锁和非公平锁。其实公平锁这个概念是JUC工具包才有的,比如ReentrantLock才有公平锁的概念,这篇文章我们结合生活中的

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