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线程与进程java默认2个线程，main,gc真实的线程时底层C++调用的，并不是javacup核心数，就是并行的线程数单核CUP，要多线程并行，就是用并发实现宏观并行线程状态Newrunningblockedwaitingtime_waitingterminalwait与sleep来自不同的类都会释放cup，但wait释放锁，即释放资源，sleep不释放wait只在同步代码块，sleep任意线程是一个资源类，没有任何附属操作，OOP编程资源类包含属性，方法资源类方法同步启动线程操作资源类...

1，线程基础1，继承Thread方式的线程当需要再此启动一个线程时，需要再创建对象，不能重复使用。2，推荐的创建线程方式：继承Runnalbe，使用Thread类1.5之前就这两种callable 第三种可以有返回值 call()可以抛出异常支持泛型返回值需要借助FutureTask， 如获取返回值的时候class MyThread implements Callable{ public Object call() throws Exception{ .... ...

1，OSError: Unable to open file (file locking disabled on this file system (use HDF5_USE_FILE_LOCKING environment variable to override), errno = 38, error message = 'Function not implemented')进入环境变量配置 在~/.brashrc 中添加 export HDF5_USE_FILE_LOCKI...

javavue-element-admin https://panjiachen.github.io/vue-element-admin-site/zh/ 前端el-admin https://el-admin.vip/ 前后端分离，前端就是基于上边ant design pro https://beta-pro.ant.design/index-cnPython

相对于深度学习，传统机器学习的流程往往由多个独立的模块组成，比如在一个典型的自然语言处理（Natural Language Processing）问题中，包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等多个独立步骤，每个步骤是一个独立的任务，其结果的好坏会影响到下一步骤，从而影响整个训练的结果，这是非端到端的。而深度学习模型在训练过程中，从输入端（输入数据）到输出端会得到一个预测结果，与真实结果相比较会得到一个误差，这个误差会在模型中的每一层传递（反向传播），每一层的表示都会根据这个误差来做调整，...

常见生成策略的优缺点对比​方法一: 用数据库的 auto\_increment 来生成优点：此方法使用数据库原有的功能，所以相对简单能够保证唯一性能够保证递增性id 之间的步长是固定且可自定义的缺点：可用性难以保证：数据库常见架构是 一主多从 + 读写分离，生成自增ID是写请求 主库挂了就玩不转了扩展性差，性能有上限：因为写入是单点，数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限，并且 难以扩展改进方案：冗余主库，避免写入单点数据水平切分，保证各主库生成的ID不重复方法一改进方案的结构图如上图所...

Keywords :Ubuntu,VOC,Object_detection1，环境搭建使用anaconda3， 先安装 换源，若不然会非常慢 方式参考 https://www.cnblogs.com/Dean0731/p/11560371.html export PATH="/usr/local/anaconda3/bin:$PATH" 新建虚拟环境 本例python=3.5 进入环境本例安装的tensorflow=1.14.0 安装其他依赖包,pillow,lxml ...

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