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请接受我们诚挚的邀请,参加本次学习活动。我们期待您的参与,共同提升技能。

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简介:
通过利用HTML、CSS和JavaScript技术构建的,这是一个简洁明了的邀请函网页,设计上力求简单易懂,方便用户快速上手。

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    本PDF文档深入浅出地讲解了XSS攻击的概念、类型及其防护措施,适合安全技术爱好者和开发人员阅读参考。 这是一篇非常经典的XSS教程,也是我见过的最好的XSS教程之一。它包含21个专题,内容由浅入深地讲解了XSS的相关知识。
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    本文探讨了经典设计模式与Java编程语言中的实现方式,旨在帮助读者理解如何在实际项目中应用这些模式来优化代码结构和提高软件质量。 您的设计模式与我们的设计模式相似,简单明了的设计模式是学习设计模式的必备书籍。
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    我们成功地将std::shared_mutex的性能优化了十倍,极大地提高了多线程环境下读写操作的效率和系统的整体吞吐量。 标题“我们使std::shared_mutex快10倍”揭示了一个关于C++多线程并发编程的优化案例。其中,std::shared_mutex是C++11引入的一种互斥锁,用于支持读写锁机制,允许多个读者同时访问共享资源而只允许一个写者进行操作。 描述中的“在x86_64 CPU上生成的原子操作和C++11内存屏障以及汇编程序指令”暗示了优化涉及到了底层硬件特性和编程语言标准的高级特性。以下是一些可能涉及到的关键点: 1. **原子操作(Atomic Operations)**:在x86_64架构中,CPU提供了如CMPXCHG这样的原子操作指令,这些指令可以在不引发数据竞争的情况下更新内存位置值。优化可能利用这些原语来减少锁的开销。 2. **内存模型与内存屏障(Memory Model and Barriers)**:C++11定义了多线程环境下数据同步的行为和内存模型,并使用内存屏障确保特定操作顺序,防止编译器或处理器对指令进行重排序。优化可能包括更精细地控制这些特性以减少不必要的同步开销。 3. **汇编编程(Assembly Programming)**:直接用汇编写锁机制可以深入利用硬件行为。例如,自旋锁或者自适应自旋锁可能会被用来替代std::shared_mutex从而提升效率。 4. **无锁编程(Lock-Free Programming)**:尽管std::shared_mutex已经是线程安全的,但使用无锁数据结构进一步提高并发性能是可能的。这种技术可以避免竞争条件并减少锁定开销,虽然实现起来较为复杂且容易出错。 5. **锁消除(Lock Elision)**:优化还可能包括在确定不会发生冲突的情况下完全移除锁机制。这通常需要对数据访问模式有深入了解和分析。 6. **多线程优化策略**:除了改进std::shared_mutex本身,还可以通过改善如线程调度、工作窃取和负载均衡等多线程设计来提高程序性能。 7. **硬件特性利用(Hardware Feature Utilization)**:x86_64架构提供了如TSX这样的事务性内存特性,可以用来实现更高效的锁机制。优化可能涉及这些特性的使用以进一步提升效率。 提供的文件包括基准测试代码、相关文档和可能的优化后共享锁实现等资源。通过分析这些内容,我们可以深入了解具体的优化过程和技术细节。 总之,这个案例展示了如何利用对底层硬件和C++11并发特性深入理解来提高多线程程序性能,特别是针对std::shared_mutex进行了显著提升。这对于提高应用程序运行效率以及研究并发编程领域具有重要意义。
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    本简介提供ISIC 2018竞赛中我们团队参赛作品的相关开源代码及所需资源信息,便于研究者复现成果或进一步开发。 ISIC 2018与我们提交的2018 ISIC挑战赛相关的代码总体结构如下: - dataset_prep:用于准备训练数据的所有脚本的位置。有关更多信息,请参见该目录中的自述文件。 - task3:包含所有模型训练相关脚本的位置。 具体包括: - keras_model_utilities.py:此模块在磁盘上管理keras模型,并保存了所有重用的代码以进行模型训练。 - [model_name] _k.py:每个模型训练的主要脚本。 - isic_data.py:将数据提供给分类器的模块。 - run_predictions.py:用于执行测试和完全验证的主脚本。
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