在死锁检测算法中,如果每种资源只有一个实例

2024-08-04

[OS] 死锁相关知识点以及银行家算法详解

因此我们先来介绍一下死锁: 死锁特征当出现死锁时,进程永远不能完成,并且系统资源被阻碍使用,阻止了其他作业开始执行.在讨论处理死锁问题的各种方法之前,先深入讨论一下死锁的特征. ·必要条件 (1)互斥:至少有一个资源必须处于非共享模式,即一次只有一个进程使用.如果另一进程申请该资源,那么申请进程必须等到该资源被释放为止. (2)占有并等待:一个进程必须占有至少一个资源,并等待另一资源,而该资源为其他进程所占有. (3)非抢占:资源不能被抢占,即资源只能在进程完成任务后自动释放. (4)循环等待

[VC]在VC++中实现让程序只运行一个实例的方法且实现该实例

方法一: 有时候在开发应用程序时,希望控制程序运行唯一的实例.例如,最常用的mp3播放软件Winamp,由于它需要独占计算机中的音频设备,因此该程序只允许自身运行唯一的一个例程.在Visual C++的开发实践中,对于16位的Windows系统,应用程序的hPrevInstance句柄保存了应用程序上一个运行的实例,可以用该值来检查是否有实例运行:然而在32位Windows系统下,这个值总是NULL,所以无法利用该值来实现程序运行唯一实例.本实例给出了解决这个问题的简单办法,只要将程序中稍

javascript 中mediator pattern(中介者模式)一个实例demo

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如何使用 pytorch 实现 SSD 目标检测算法

前言 SSD 的全称是 Single Shot MultiBox Detector,它和 YOLO 一样,是 One-Stage 目标检测算法中的一种.由于是单阶段的算法,不需要产生所谓的候选区域,所以 SSD 可以达到很高的帧率,同时 SSD 中使用了多尺度的特征图来预测目标,所以 mAP 可以比肩甚至超过 Faster R-CNN.在这篇博客中,我们会详细地介绍 SSD 的原理,并使用 pytorch 来实现 SSD. 模型结构 VGG16 SSD 的结构如上图所示,可以看到 SSD 使用

FAIR开源Detectron：整合全部顶尖目标检测算法

昨天,Facebook AI 研究院(FAIR)开源了 Detectron,业内最佳水平的目标检测平台. 昨天,Facebook AI 研究院(FAIR)开源了 Detectron,业内最佳水平的目标检测平台.据介绍,该项目自 2016 年 7 月启动,构建于 Caffe2 之上,目前支持大量机器学习算法,其中包括 Mask R-CNN(何恺明的研究,ICCV 2017 最佳论文)和 Focal Loss for Dense Object Detection,(ICCV 2017 最佳学生论文)

基于候选区域的深度学习目标检测算法R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN

参考文献 [1]Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation [2]Fast R-CNN [3]Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks 1. 概述图像分类,检测及分割是计算机视觉领域的三大任务.图像分类模型是将图像划分为单个类别,通常对应于图像中最突出的物体.但是

Python机器学习笔记：异常点检测算法——LOF（Local Outiler Factor）

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊,伪基站,金融欺诈等领域. 在之前已经学习了异常检测算法One Class SVM和 isolation Forest算法,博文如下: Python机器学习笔记:异常点检测算法--One

Java开发中的23种设计模式具体解释

public static void main(String[] args) { SendFactory factory = new SendFactory(); Sender sender = factory.produce("sms"); sender.Send(); } } 输出:this is sms sender! 22.多个工厂方法模式,是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,假设传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式是提供多个工厂方法,分别创建

深度学习目标检测算法 SSD 论文简介

深度学习目标检测算法 SSD 论文简介一.论文简介: ECCV-2016 Paper:https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf Slides:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 二.代码训练测试: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 一.论文算法大致流程: 1.类似“anchor”机制: 如上所示:在 feature map

如何开发一个异常检测系统：使用什么特征变量(features)来构建异常检测算法

如何构建与选择异常检测算法中的features 如果我的feature像图1所示的那样的正态分布图的话,我们可以很高兴地将它送入异常检测系统中去构建算法. 如果我的feature像图2那样不是正态分布的话,虽然我们也可以很好的运行算法,但是我们通常会使用一些转换方法,使数据看下来更像高斯分布,这样算法会工作得更好. 给出上图中下面的这个数据集,可以对其进行一个求对数的转换,这样可以得到一个更像高斯分布的图,这样我们就可以评估出u和σ2了. 在octave里面使用hist来画柱状图,默认是10个柱

解决C#程序只允许运行一个实例的几种方法详解

解决C#程序只允许运行一个实例的几种方法详解本篇文章是对C#中程序只允许运行一个实例的几种方法进行了详细的分析介绍,需要的朋友参考下本文和大家讲一下如何使用C#来创建系统中只能有该程序的一个实例运行.要实现程序的互斥,通常有下面几种方式,下面用 C# 语言来实现:方法一:使用线程互斥变量. 通过定义互斥变量来判断是否已运行实例.把program.cs文件里的Main()函数改为如下代码: 复制代码代码如下: using System;using System.Windows.Forms;u

linux死锁检测的一种思路【转】

转自:http://www.cnblogs.com/mumuxinfei/p/4365697.html 前言: 上一篇博文讲述了pstack的使用和原理. 和jstack一样, pstack能获取进程的线程堆栈快照, 方便检验和性能评估. 但jstack功能更加的强大, 它能对潜在的死锁予以提示, 而pstack只提供了线索, 需要gdb进一步的确定. 那Linux下, 如何去检测死锁, 如何让死锁的检测能够更加的智能和方便? 这是本文的核心主旨, 让我们一同分享下思路. 常规做法: 我们来

linux死锁检测的一种思路

前言: 上一篇博文讲述了pstack的使用和原理. 和jstack一样, pstack能获取进程的线程堆栈快照, 方便检验和性能评估. 但jstack功能更加的强大, 它能对潜在的死锁予以提示, 而pstack只提供了线索, 需要gdb进一步的确定. 那Linux下, 如何去检测死锁, 如何让死锁的检测能够更加的智能和方便? 这是本文的核心主旨, 让我们一同分享下思路. 常规做法: 我们来模拟一个出现死锁的程序, 然后通过常规方式来确定是否出现了死锁, 以及在那些线程上出现的. 如下是经典的死锁

目标检测算法(1)目标检测中的问题描述和R-CNN算法

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一

3D空间中射线与轴向包围盒AABB的交叉检测算法【转】

引言在上一节中,我讲述了如何实现射线与三角形的交叉检测算法.但是,我们应该知道,在游戏开发中,一个模型有很多的三角形构成,如果要对所有的物体,所有的三角形进行这种检测,就算现在的计算机运算能力,也是无法高效的完成.所以,我们需要通过其他的手段来提早剔除一些不可能发生交叉的物体,这种早退的思想,大量的运用在3D游戏技术中.在本篇文章中,我将像大家讲述如何实现射线与轴向包围盒AABB的交叉检测.如果读者不明白什么是轴向包围盒,请看这篇文章. Ray-AABB交叉检测算法现如今,有很多的Ray-A

3D空间中射线与三角形的交叉检测算法【转】

引言射线Ray,在3D图形学中有很多重要的应用.比如,pick操作就是使用射线Ray来实现的,还有诸如子弹射线的碰撞检测等等都可以使用射线Ray来完成.所以,在本次博客中,将会简单的像大家介绍下,如何进行Ray-Triangle的交叉检测. Ray-Triangle交叉检测算法在Tomas Moller的MT97论文中,提出了一种新的算法.这种算法能够减少以前进行Ray-Triangle交叉检测所需要的内存消耗.在以前,进行Ray-Triangle交叉检测,主要是计算射线与三角形所构成的平面

3D空间中射线与轴向包围盒AABB的交叉检测算法【转】

http://blog.csdn.net/i_dovelemon/article/details/38342739 引言在上一节中,我讲述了如何实现射线与三角形的交叉检测算法. 但是,我们应该知道,在游戏开发中,一个模型有很多的三角形构成,如果要对所有的物体,所有的三角形进行这种检测,就算现在的计算机运算能力,也是无法高效的完成.所以,我们需要通过其他的手段来提早剔除一些不可能发生交叉的物体,这种早退的思想,大量的运用在3D游戏技术中.在本篇文章中,我将像大家讲述如何实现射线与轴向包围盒A

DDos攻击的一些领域知识——（流量模型针对稳定业务比较有效）不稳定业务采用流量成本的检测算法，攻击发生的时候网络中各个协议的占比发生了明显的变化

在过去,很多防火墙对于DDoS攻击的检测一般是基于一个预先设定的流量阈值,超过一定的阈值,则会产生告警事件,做的细一些的可能会针对不同的流量特征设置不同的告警曲线,这样当某种攻击突然出现的时候,比如SYN flood,此时网络中SYN的报文会超过阈值,说明发生了SYN flood攻击. 但是当网络中的报文速率本身是这条曲线的时候,曲线自身就一直在震荡,在这样的曲线上如何检测异常?如何根据阈值检测攻击?真正的攻击又是哪一个点? 这个攻击几乎肉眼无法分辨.如果不是那个时间点真的出了攻击,也很难从曲线

Domain Adaptive Faster R-CNN：经典域自适应目标检测算法，解决现实中痛点，代码开源 | CVPR2018

论文从理论的角度出发,对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究,基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN,从图片级和实例级两种角度进行域对齐,并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN.从实验来看,论文的方法十分有效,这是一个很符合实际需求的研究,能解决现实中场景多样,训练数据标注有限的情况. 来源:晓飞的算法工程笔记公众号论文: Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild 论

SQL SERVER中的两种常见死锁及解决思路

在sql server中,死锁都与一种锁有关,那就是排它锁(x锁).由于在同一时间对同一个数据库资源只能有一个数据库进程可以拥有排它锁.因此,一旦多个进程都需要获取某个或者同一个数据库资源的排它访问权,而又被对方所阻止的时候,死锁就会出现. 第一种就是最经典的race condition思路,两个数据库进程,a和b,则a进程中修改数据表t1(假设id=100),再修改数据表t2(假设id=200):而在进程b中修改数据表t2(id=200),然后再修改数据库表t1(id=100),当两个进程在并

浅谈Virtual Machine Manager(SCVMM 2012) cluster 过载状态检测算法

在我们使用scvmm2012的时候,经常会看到群集状态变成了这样点开看属性后,我们发现是这样 . 发现了吗?Over-committed,如果翻译过来就是资源过载,或者说资源过量使用了,那么这个状态是怎么出现的呢? 出现这个状态以后会出现什么问题?怎么解决? 今天我们就谈一谈在SCVMM中over-committed的算法,知道SCVMM是如何确认一个群集是否过载后,就知道如何避免它,带来种种问题也就能解决了 part 1. 算法概述 SCVMM 2012 群集的过载检查主要是用来确认整个群集

在死锁检测算法中,如果每种资源只有一个实例

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