CAS是什么?
CAS是什么?
CAS是英文单词CompareAndSwap的缩写,中文意思是:比较并替换。CAS需要有3个操作数:内存地址V,旧的预期值A,即将要更新的目标值B。
CAS指令执行时,当且仅当内存地址V的值与预期值A相等时,将内存地址V的值修改为B,否则就什么都不做。整个比较并替换的操作是一个原子操作。
CAS是乐观锁技术,当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时,只有其中一个线程能更新变量的值,而其它线程都失败,失败的线程并不会被挂起,而是被告知这次竞争中失败,并可以再次尝试。
概述
CAS(Compare-and-Swap),即比较并替换,是一种实现并发算法时常用到的技术,Java并发包中的很多类都使用了CAS技术
CAS有3个操作数,内存值V,旧的预期值A,要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时,将内存值V修改为B,否则什么都不做。
通常将 CAS 用于同步的方式是从地址 V 读取值 A,执行多步计算来获得新值 B,然后使用 CAS 将 V 的值从 A 改为 B。如果 V 处的值尚未同时更改,则 CAS 操作成功。
类似于 CAS 的指令允许算法执行读-修改-写操作,而无需害怕其他线程同时修改变量,因为如果其他线程修改变量,那么 CAS 会检测它(并失败),算法可以对该操作重新计算。
CAS无锁算法的C实现如下:
int compare_and_swap (int* reg, int oldval, int newval) { ATOMIC(); int old_reg_val = *reg; if (old_reg_val == oldval) *reg = newval; END_ATOMIC(); return old_reg_val; }
CAS的缺点:
CAS虽然很高效的解决了原子操作问题,但是CAS仍然存在三大问题。
循环时间长开销很大。
只能保证一个共享变量的原子操作。
ABA问题。
循环时间长开销很大:
我们可以看到getAndAddInt方法执行时,如果CAS失败,会一直进行尝试。如果CAS长时间一直不成功,可能会给CPU带来很大的开销。
只能保证一个共享变量的原子操作:
当对一个共享变量执行操作时,我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作,但是对多个共享变量操作时,循环CAS就无法保证操作的原子性,这个时候就可以用锁来保证原子性。
什么是ABA问题?ABA问题怎么解决?
如果内存地址V初次读取的值是A,并且在准备赋值的时候检查到它的值仍然为A,那我们就能说它的值没有被其他线程改变过了吗?
如果在这段期间它的值曾经被改成了B,后来又被改回为A,那CAS操作就会误认为它从来没有被改变过。这个漏洞称为CAS操作的“ABA”问题。Java并发包为了解决这个问题,提供了一个带有标记的原子引用类“AtomicStampedReference”,它可以通过控制变量值的版本来保证CAS的正确性。因此,在使用CAS前要考虑清楚“ABA”问题是否会影响程序并发的正确性,如果需要解决ABA问题,改用传统的互斥同步可能会比原子类更高效。
优点:
可以避免优先级倒置和死锁等危险,竞争比较便宜,协调发生在更细的粒度级别,允许更高程度的并行机制等等
JAVA对CAS的支持:
在JDK1.5 中新增 java.util.concurrent (J.U.C)就是建立在CAS之上的。相对于 synchronized 这种阻塞算法,CAS是非阻塞算法的一种常见实现。所以J.U.C在性能上有了很大的提升。
更多相关知识,请访问 PHP中文网!!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

위에 작성 및 저자의 개인적인 이해: 현재 전체 자율주행 시스템에서 인식 모듈은 중요한 역할을 합니다. 자율주행 시스템의 제어 모듈은 적시에 올바른 판단과 행동 결정을 내립니다. 현재 자율주행 기능을 갖춘 자동차에는 일반적으로 서라운드 뷰 카메라 센서, 라이더 센서, 밀리미터파 레이더 센서 등 다양한 데이터 정보 센서가 장착되어 다양한 방식으로 정보를 수집하여 정확한 인식 작업을 수행합니다. 순수 비전을 기반으로 한 BEV 인식 알고리즘은 하드웨어 비용이 저렴하고 배포가 용이하며, 출력 결과를 다양한 다운스트림 작업에 쉽게 적용할 수 있어 업계에서 선호됩니다.

C++의 기계 학습 알고리즘이 직면하는 일반적인 과제에는 메모리 관리, 멀티스레딩, 성능 최적화 및 유지 관리 가능성이 포함됩니다. 솔루션에는 스마트 포인터, 최신 스레딩 라이브러리, SIMD 지침 및 타사 라이브러리 사용은 물론 코딩 스타일 지침 준수 및 자동화 도구 사용이 포함됩니다. 실제 사례에서는 Eigen 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 구현하고 메모리를 효과적으로 관리하며 고성능 행렬 연산을 사용하는 방법을 보여줍니다.

C++정렬 함수의 맨 아래 계층은 병합 정렬을 사용하고 복잡도는 O(nlogn)이며 빠른 정렬, 힙 정렬 및 안정 정렬을 포함한 다양한 정렬 알고리즘 선택을 제공합니다.

인공지능(AI)과 법 집행의 융합은 범죄 예방 및 탐지의 새로운 가능성을 열어줍니다. 인공지능의 예측 기능은 범죄 행위를 예측하기 위해 CrimeGPT(범죄 예측 기술)와 같은 시스템에서 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 범죄 예측에서 인공 지능의 잠재력, 현재 응용 프로그램, 직면한 과제 및 기술의 가능한 윤리적 영향을 탐구합니다. 인공 지능 및 범죄 예측: 기본 CrimeGPT는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 범죄가 발생할 가능성이 있는 장소와 시기를 예측할 수 있는 패턴을 식별합니다. 이러한 데이터 세트에는 과거 범죄 통계, 인구 통계 정보, 경제 지표, 날씨 패턴 등이 포함됩니다. 인간 분석가가 놓칠 수 있는 추세를 식별함으로써 인공 지능은 법 집행 기관에 권한을 부여할 수 있습니다.

01 전망 요약 현재로서는 탐지 효율성과 탐지 결과 간의 적절한 균형을 이루기가 어렵습니다. 우리는 광학 원격 탐사 이미지에서 표적 감지 네트워크의 효과를 향상시키기 위해 다층 특징 피라미드, 다중 감지 헤드 전략 및 하이브리드 주의 모듈을 사용하여 고해상도 광학 원격 감지 이미지에서 표적 감지를 위한 향상된 YOLOv5 알고리즘을 개발했습니다. SIMD 데이터 세트에 따르면 새로운 알고리즘의 mAP는 YOLOv5보다 2.2%, YOLOX보다 8.48% 우수하여 탐지 결과와 속도 간의 균형이 더 잘 이루어졌습니다. 02 배경 및 동기 원격탐사 기술의 급속한 발전으로 항공기, 자동차, 건물 등 지구 표면의 많은 물체를 묘사하기 위해 고해상도 광학 원격탐사 영상이 활용되고 있다. 원격탐사 이미지 해석에서 물체 감지

1. 멀티모달 대형 모델의 역사적 발전 위 사진은 1956년 미국 다트머스 대학에서 열린 최초의 인공지능 워크숍이다. 이 컨퍼런스도 인공지능 개발의 시발점이 된 것으로 평가된다. 상징 논리학의 선구자들(앞줄 중앙에 있는 신경생물학자 피터 밀너를 제외하고). 그러나 이 기호논리 이론은 오랫동안 실현되지 못했고, 1980년대와 1990년대에는 최초의 AI 겨울 시기를 맞이하기도 했습니다. 신경망이 실제로 이러한 논리적 사고를 담고 있다는 사실을 발견한 것은 최근 대규모 언어 모델이 구현된 이후였습니다. 신경생물학자인 Peter Milner의 연구는 인공 신경망의 후속 개발에 영감을 주었으며, 이러한 이유로 그가 참여하도록 초대되었습니다. 이 프로젝트에서.

1. 58초상화 플랫폼 구축 배경 먼저, 58초상화 플랫폼 구축 배경에 대해 말씀드리겠습니다. 1. 기존 프로파일링 플랫폼의 전통적인 사고로는 더 이상 충분하지 않습니다. 사용자 프로파일링 플랫폼을 구축하려면 여러 비즈니스 라인의 데이터를 통합하여 정확한 사용자 초상화를 구축하는 데이터 웨어하우스 모델링 기능이 필요합니다. 그리고 알고리즘 측면의 기능을 제공해야 하며, 마지막으로 사용자 프로필 데이터를 효율적으로 저장, 쿼리 및 공유하고 프로필 서비스를 제공할 수 있는 데이터 플랫폼 기능도 있어야 합니다. 자체 구축한 비즈니스 프로파일링 플랫폼과 중간 사무실 프로파일링 플랫폼의 주요 차이점은 자체 구축한 프로파일링 플랫폼이 단일 비즈니스 라인에 서비스를 제공하고 필요에 따라 사용자 정의할 수 있다는 것입니다. 모델링하고 보다 일반적인 기능을 제공합니다. 2.58 Zhongtai 초상화 구성 배경의 사용자 초상화

위에 쓴 글 & 저자의 개인적인 이해는 자율주행 시스템에서 인지 작업은 전체 자율주행 시스템의 중요한 구성 요소라는 것입니다. 인지 작업의 주요 목표는 자율주행차가 도로를 주행하는 차량, 길가의 보행자, 주행 중 직면하는 장애물, 도로 위의 교통 표지판 등 주변 환경 요소를 이해하고 인지하여 하류에 도움을 주는 것입니다. 모듈 정확하고 합리적인 결정과 행동을 취하십시오. 자율주행 기능을 갖춘 차량에는 일반적으로 자율주행 차량이 정확하게 인식하고 인식할 수 있도록 서라운드 뷰 카메라 센서, 라이더 센서, 밀리미터파 레이더 센서 등과 같은 다양한 유형의 정보 수집 센서가 장착됩니다. 주변 환경 요소를 이해하여 자율 주행 중에 자율 차량이 올바른 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 머리
