前几天对服务器实体做了属性缓存机制，当时测试也没有出现大的问题，昨天有人跟我说，登陆的时候角色等级显示错误，我复测了一下，发现不只是等级错误，进入游戏后角色位置、金钱、经验等数据都错了。...跟踪了半小时，发现是数据库的数据出错了，玩家下线保存角色数据的时候，居然将数据库内所有角色的数据都改了，然后赶紧去看存储过程，但是看不出存储过程的错误。...，后来突然想到一个问题，是不是参数命名问题，改了一些参数命名，某一次突然正确了，经过比较发现，原来where后面作为条件的变量名不能和字段名相同，而且这里是不区分大小写的。...但是作为update和insert into的参数确是可以的，mysql真的很坑爹呀。...最后回到最开始的问题，where后面是 RoleID = roleID; 所以执行失败了,只需要把参数roleID改下名，不和字段名RoleID同名即可。
但是当你用过CompletableFuture之后，就会发现以前的线程池处理任务有多难用，功能有多简陋，CompletableFuture又是多么简洁优雅。...当然有了，请出来我们今天的主角CompletableFuture 2....CompletableFuture的allOf()方法的作用就是，等待所有任务处理完成。...别瞎想了，你写的肯定没有CompletableFuture好用，看一下CompletableFuture是怎么用的： /** * @author yideng * @apiNote...这么好用的CompletableFuture还有没有其他功能？当然有。 4.
【CompletableFuture】CompletableFuture中join()和get()方法的区别相同点： join()和get()方法都是阻塞调用它们的线程（通常为主线程）来获取CompletableFuture...异步之后的返回值。...这里再强调一下：CompletableFuture.get() 和 CompletableFuture.join() 这两个方法是获取异步守护线程的返回值的。...ps: stage就是 CompletionStage 也就是 CompletableFuture 实现的接口，意思就是每一个 CompletableFuture的任务返回都是一个stage看代码：public...而 join() 会抛出未经检查的异常。
ereport(PANIC,(errmsg("could not locate a valid checkpoint record"))); } } 一、那么什么条件下读取的...= SizeOfXLogRecord + SizeOfXLogRecordDataHeaderShort + sizeof(CheckPoint) 二、ReadRecord函数返回NULL的条件 ReadRecord...，可能因此分配失败abort 记录的checksum需要等待全部读取完整记录后才校验 ------------- 三、ReadPageInternal返回的readOff返回小于0...的条件 ReadPageInternal(state,targetPagePtr, Min(targetRecOff + SizeOfXLogRecord, XLOG_BLCKSZ)) 1、第一次... 2、当读取checkpoint的时候，source是XLOG_FROM_ANY 3、先找归档的日志进行open；如果open失败再找WAL日志进行open
与runAsync不同在与前者异步返回一个结果,后者是void.第二个函数第二个参数表示是用我们自己创建的线程池,否则采用默认的ForkJoinPool.commonPool()作为它的线程池...join()与get()区别在于join()返回计算的结果或者抛出一个unchecked异常(CompletionException)，而get()返回一个具体的异常. 3.主动触发计算 public...()被阻塞的时候,那么这个方法就是结束阻塞,并且get()获取设置的value....还有后面的 runAfterBoth 系列的也是同样的功能 CompletableFuture future = CompletableFuture...，我就用那个CompletionStage的结果进行下一步的转化操作。
一个CompletableFuture任务可能有一些依赖其计算结果的行为方法，这些行为方法被收集到一个无锁基于CAS操作来链接起来的链表组成的栈中；当Completable-Future的计算任务完成后...3s，然后调用future的complete方法模拟主线程等待的条件完成，这时候主线程就会从get()方法返回。...---- 基于CompletableFuture实现异步计算与结果转换 1）基于runAsync系列方法实现无返回值的异步计算 当你想异步执行一个任务，并且不需要任务的执行结果时可以使用该方法，比如异步打日志...2）基于thenCombine实现当两个并发运行的CompletableFuture任务都完成后，使用两者的结果作为参数再执行一个异步任务，这里只需要把上面例子中的： CompletableFuture...4）基于anyOf等多个并发运行的CompletableFuture任务中有一个执行完毕就返回 public static void anyOf() throws InterruptedException
前段时间，阿粉已经说过一次CompletableFuture了，但是还是有读者说，感觉不是很清晰，有点乱的样子，今天阿粉就再来说一下这个CompletableFuture的一些API的方法。...CompletableFuture CompletableFuture是java.util.concurrent库在java 8中新增的主要工具，同传统的Future相比，其支持流式计算、函数式编程、完成通知...supplyAsync方法 通过该函数创建的CompletableFuture实例会异步执行当前传入的计算任务。在调用端，则可以通过get或join获取最终计算结果。...我们来自定义一个代码看一下 ExecutorService executors = Executors.newFixedThreadPool(5); CompletableFuture...CompletableFuture> aFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { //执行查询
目录 了解CompletableFuture CompletableFuture 是 Java 8 引入的一个类，用于支持异步编程和非阻塞操作。...CompletableFuture使用场景 并行处理多个独立任务：当一个任务可以被分解为多个独立的子任务时，可以使用CompletableFuture来并行执行这些子任务，从而提高系统的性能和响应速度。...多线程任务使用案例 我将使用CompletableFuture的以下API来说明CompletableFuture的使用方法。...CompletableFuture优缺点分析 CompletableFuture 是 Java 8 开始引入的一个用于支持异步编程的工具类，它提供了丰富的 API 来简化异步编程，并提供了对多个异步操作的组合...调试困难：由于 CompletableFuture 支持异步任务的组合和串行/并行执行，当出现逻辑错误或异常时，可能需要仔细追踪 CompletableFuture 链中的每个环节，以确定问题的所在，这可能会增加调试的难度
0x01：@Conditional使用 Spring Boot的强大之处在于使用了Spring 4框架的新特性：@Conditional注释，此注释使得只有在特定条件满足时才启用一些配置。...@ConditionalOnBean：当容器中有指定Bean的条件下进行实例化。 @ConditionalOnMissingBean：当容器里没有指定Bean的条件下进行实例化。...@ConditionalOnClass：当classpath类路径下有指定类的条件下进行实例化。 @ConditionalOnMissingClass：当类路径下没有指定类的条件下进行实例化。...@ConditionalOnProperty：当指定的属性有指定的值时进行实例化。 @ConditionalOnExpression：基于SpEL表达式的条件判断。...@ConditionalOnJndi：在JNDI存在的条件下触发实例化。
使用一个像素生成器从采样得到的表征条件生成图片像素。表征条件为图像生成提供了实质性的指导。本方法达到了无条件生成的SOTA，弥补了条件生成和无条件生成长期以来的性能差距。...引言 最近利用人类标注的类别条件、文字描述等的条件图像生成达到了令人印象深刻的效果，然而无条件生成还不能达到令人满意的效果。这一定程度上反映了有监督学习和无监督学习之间的差距。...RCG由三个部分组成：一个SSL图像编码器( Moco v3 )，用于将图像分布转换为一个紧凑的表示分布；一个RDM，用于从该分布中建模和采样；一个像素生成器，用于处理基于表示的图像像素。...像素生成器 图6：像素生成器 RCG中的像素生成器处理基于图像表示的图像像素。从概念上讲，这样的像素生成器可以是任何条件图像生成模型，通过用SSL表示来代替它的原始条件(例如,类标或文本)。...表1 图7：无条件生成图片结果 RDM可以促进类条件表示的生成，从而使RCG也能很好地进行Class-conditional 图像生成。证明了RCG的有效性，进一步凸显了自条件图像生成的巨大潜力。
目前的分子优化方法大多都基于编码器-解码器架构，这些现有的工作大多着眼于对单个属性进行优化，但在实际应用中，对生成分子的多目标优化，往往才更符合各个领域的现实需求。...初始图矩阵的组成部分 条件变分自动编码器（CVAE） 本研究的核心是基于图（而非字符串）的多目标优化，且实现了MGVAE和MGCVAE来生成新分子，并对这两种生成方式做了性能对比。...在该研究中，要控制的分子特性对应于条件向量c（one-hot向量），解码器根据这些给定的条件向量，与潜在向量一起生成具有所需属性的分子。...同时也对未应用任何条件的 MGVAE 生成的分子进行计数，以确定它们是否满足每个条件的范围。...用于评估MGVAE、MGCVAE 等生成分子模型的有效性、独特性和新颖性 4 结论 在这项研究中，作者研究了MGVAE 和 MGCVAE 这两种基于图的分子生成模型，同时对MGCVAE进行了多目标优化。
CompletableFuture能够将回调放到与任务不同的线程中执行，也能将回调作为继续执行的同步函数，在与任务相同的线程中执行。...它避免了传统回调最大的问题，那就是能够将控制流分离到不同的事件处理器中。 CompletableFuture弥补了Future模式的缺点。在异步的任务完成后，需要用其结果继续操作时，无需等待。...当CompletableFuture的计算结果完成，或者抛出异常的时候，我们可以执行特定的操作 public CompletableFuture whenComplete...extends T> fn) //exceptionally方法返回一个新的CompletableFuture，当原始的 CompletableFuture抛出异常的时候，就会触发这个CompletableFuture...CompletableFuture的计算值，返回结果将是一个新的CompletableFuture，这个新的CompletableFuture会组合原来的CompletableFuture和函数返回的CompletableFuture
，由于一个任务执行后可以触发多个行为，所以所有行为被组织成一个链表结构，并且使用Treiber stack实现了无锁基于CAS的链式栈，其中stack存放栈顶行为节点，stack是Completion类型的...方法 CompletableFuturerunAsync(Runnable runnable) 该方法返回一个新的CompletableFuture对象，其结果值会在给定的runnable行为使用...代码4直接返回创建的CompletableFuture对象。... supplyAsync(Suppliersupplier) 该方法返回一个新的CompletableFuture对象，其结果值为入参supplier行为执行的结果，代码如下所示。...CompletableFuture supplyAsync(Suppliersupplier，Executor executor) 该方法返回一个新的CompletableFuture对象，
需求：系统接口比较慢，有的接口会通过许多数据库io或者网络io需一些数据，如果接口内这部分请求都是串行的会比较浪费时间，咱们这里可以做并行请求 一 CompletableFuture的介绍 CompletableFuture...CompletableFuture的原理主要是基于Java的Future模式和函数式编程思想。它封装了一个异步操作，并在操作完成后返回一个Future对象，可以通过该对象获取异步操作的结果。...在实现上，CompletableFuture使用了Java的线程池来实现异步执行，它可以在任务完成时通知等待该结果的线程。...当CompletableFuture的结果被设置时，它会通知所有等待该结果的线程，使得它们可以继续执行。...(result); 上述示例代码只是 CompletableFuture 的一些常规使用场景，实际上 CompletableFuture 可以支持更加复杂的场景，如链式调用、合并操作等。
CompletableFuture是java8引入的一个异步类，它最大的优势是可以在创建的对象中传入一个回调对象，在任务结束后(done或throw exception)，自动调用回调对象的回调方法，而不用让主线程阻塞...Object对象而不是Void，这是跟allOf的一个很大的区别，我们要配置异常情况的回调对象，在allOf创建的CompletableFuture中是不可以的。...CompletableFuture,后者创建的是CompletableFuture 任务串行执行 CompletableFuture也支持任务串行执行，后面的任务依赖前面任务的执行结果...配对，前者创建一个指定异常的CompletableFuture，后者创建一个指定给定值的CompletableFuture。... newIncompleteFuture() 总结 CompletableFuture类对多线程调度的支持还是挺强大的，本文主要介绍了一些常用的方法，对于其他方法，大家可以查看api或者CompletionStage
上面的代码就是声明式编程，其可读性很强，代码直接可以说明想要什么（从代码就可以知道我们要过滤出年龄大于等于10岁的人，并且把满足条件的person的name字段收集起来，然后打印）。...Stream遇见CompletableFuture 下面我们来看看当Stream与CompletableFuture相结合时会产生什么样的火花。...注意，这里通过使用CompletableFuture.supplyAsync方法把rpc的同步调用转换为了异步，也就是把同步调用结果转换为了CompletableFuture对象，所以操作符map返回的是一个...注意：具体这10个rpc请求是否全部并发运行取决于CompletableFuture内线程池内线程的个数，如果你的机器是单核的或者线程池内线程个数为1，那么这10个任务还是会顺序执行的。...小结 我们了解了CompletableFuture如何解决其缺点，以及CompletableFuture与JDK Stream是如何完美结合的，可知使用CompletableFuture实现异步编程属于声明式编程
对象的创建及完成。...异步等待CompletableFuture的完成，并回调方法。...等待其他的所有CompletableFuture完成。...写个尽量完整的例子，看下各个方法是如何结合在一起使用的。...，但基本上可以展示CompletableFuture在项目中如何使用，当然，CompletableFuture还有更加复杂和强大的用法，这里就不一一介绍了，感兴趣的朋友可以点击阅读原文，查看其完整的api
，称为CondInst(条件卷积的实例分割)。...最优秀的实例分割方法，如Mask R-CNN，依靠ROI操作(通常是ROIPool或ROIAlign)来获得最终的实例掩码。相反，本文提出从一个新的角度来解决实例分割问题。...本文不使用实例化的ROIs作为固定权重网络的输入，而是使用以实例为条件的动态实例感知网络。CondInst有两个优点：（1）实例分割采用全卷积网络解决，不需要裁剪ROI和特征对齐。...（2）由于动态生成的条件卷积的能力大大提高，因此mask head可以非常紧凑（例如，3个卷积层，每个层只有8个通道），从而显著提高了推理的速度。...我们演示了一种更简单的实例分割方法，可以在准确性和推理速度方面实现改进的性能。在COCO数据集上进行实验分析，我们优于当前最新的一些方法，包括经过微调的Mask RCNN基线，而无需更长的训练时间。
标签：Excel公式，SUMPRODUCT函数 基于列中的条件求和通常使用SUMIF函数或者SUMIFS函数，特别是涉及到多条件求和时。然而，随着条件的增多，公式将会变得很长，难以理解。...而使用SUMPRODUCT函数，可以判断同一列中的多个条件且公式简洁。 如下图1所示的示例。...也可以使用下面更简洁的公式： =SUMPRODUCT(($A$2:$A$12="东区")*(($B$2:$B$12={"超市1","超市2"}))*($C$2:$C$12)) 公式中，使用了花括号，允许在其中放置多个条件...，因此，如果需要满足的条件更多的话，就可以通过逗号分隔符将它们放置在花括号中，公式更简洁。...小结 在花括号中放置判断条件，从而使公式更简洁，是本文讲解的重点技巧。
此时困住你的就是加速问题。 我认为的加速大概分为两种： 算法的本身的速度。 程序中的循环怎么改为矩阵计算，也就是并行计算。 这里先以条件随机场CRF为例，详细讲解CRF原理和如何加速的并行计算。...下面的所有图，公式都由本人zenRRan原创 1.概述 CRF（Conditional Random Field），中文被翻译为条件随机场。...先说什么是并行计算，字面意思就能理 解，并行，并排行进，大家同时进行的意思，同时进行的前提条件是需要 用到的东西都已经准备好。放在计算机里的意思就是当前运行的程序需要 的数据都已经准备好了。...那我们来看看我们的数据怎么能并行计算吧，我 拿出来一列数据来看看（先说下为什么拿出的是一列，而不是一行，因为 一列所需要的数据前一列都已经计算过了，而一行不具备这样的条件）， 比如第二列： ?...我们 的目的是，选取可能性最高的，又因为可能性最高在这里表示得分最高， 然后根据最高的得分，我们向前一个一个的选取每次前一个最高得分的节 点，最终这些所有的节点就是我们的最后的预测序列。
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