在上一篇文章中，我们探讨了进程间通信的三种常见机制：管道、消息队列和共享内存。我们了解到，这些机制各有其特点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的机制进行进程间通信。然而，进程间通信并不仅限于这三种方式。
个线程 , 线程 A 和 线程 B ; 线程 A 访问共享资源 , 线程 B 等待 , 一旦线程 A 访问结束 , 线程 B 访问该共享资源 ;
项目目录结构如下图，facedetect和facefeature都要用到opencl中的include文件，1.2,2.0,2.1是不同的opencl版本的头文件，希望在cmake创建Makefile时，opencl文件夹下的CMakeLists.txt能定义类似INCLUDE_OPENCL_1_2,INCLUDE_OPENCL_2_0,INCLUDE_OPENCL_2_1,这样的变量，以保存不同版本的opencl 头文件位置，最后关键是能让项目中其他子目录的CMakeList.txt能使用这些变量。
异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习（人工智能）的火热，异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU，到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关，且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平（即异构并行计算能力）高低有关。 一个简单的比喻是：两个芯片计算力分别是10T和 20T，某人的异构并行计算能力为0.8，他拿到了计算力为10T的芯片，而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片，而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力，而
同步值之synchronized和volatile的区别 相同点: synchronized 和 volatile都能用来同步共享变量 不同点: 1. volatile是轻量级的同步策略, 可以修饰基本类型的变量,如int, synchronized是重量级的同步策略,基于对象的同步锁 2. volatile不具备互斥性, 一个线程访问共享变量 , 其他线程也可以访问共享变量 synchronized是互斥锁, 具备互斥性, 在被锁的代码块上只能有一个线程访问共享变量 3. volatile不能保证变量的原子性, 即一组对共享变量的操作不具备事务(要么全部完成,要么全部不完成) 如 i++/i-- 即一个线程在进行一组操作中还没完成时, 其他线程也能进入这组操作对共享变量进行修改 而 synchronized则能保证一组对共享变量操作的原子性, 即这组操作全部完成,才能进行下一轮操作 即在被锁的代码块中只能允许一个线程去执行这组操作, 其他需要执行这组操作的线程会进入阻塞状态,等待其完成 总结:
由于各个进程之间独享一块用户地址空间，一般而言这块独立的用户地址空间不能互相访问，所以进程之间想要通信必须通过内核空间（每个进程共享）。
Lazy<T> 是一个类，用于实现懒加载（Lazy Initialization）。懒加载是指对象的创建被推迟，直到第一次被使用时。Lazy<T> 允许你在第一次访问对象时进行初始化，这对于大型或资源密集型对象的性能优化非常有用。你可以通过提供一个委托（Delegate）来延迟初始化对象，Lazy<T> 确保所有线程使用同一个懒加载对象的实例，并且丢弃未使用的实例，从而优化内存使用。
Aggrokatz是一款CobaltStrike攻击扩展插件，它能够启用pypykatz实现针对Beacon的远程交互。
允许多个进程共享一个给定的存储区, 因为数据不需要在进程之间复制, 所以这是一种最快的IPC.
每个进程的用户地址空间都是独立的，一般而言是不能互相访问的，但内核空间是每个进程都共享的， 所以进程之间要通信必须通过内核。
在这个例子中，我们创建了5个线程，并将它们添加到一个线程列表中。每个线程都执行worker函数，并带有一个唯一的数字参数。最后，我们使用join方法等待所有线程完成执行。
进程同步和通信是操作系统中的关键概念，它们在多进程或多线程环境中起着至关重要的作用。进程同步是指多个进程或线程之间按照一定的顺序执行，以避免竞争条件和不一致的结果。而进程通信则是指进程之间交换信息和共享资源的机制，使它们能够相互协作和协调工作。 进程同步和通信的重要性体现在以下几个方面：关面试中的应对能力和问题解决能力。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
进程与线程是操作系统中重要的概念，用于实现并发执行和资源管理。它们在计算机系统中扮演着不同的角色，并具有各自的特点。 进程是程序在执行过程中的一个实体，是资源分配的基本单位。一个进程可以包含多个线程，每个线程共享进程的资源，包括内存、文件句柄、打开的文件等。每个进程都有自己的地址空间和独立的执行状态，通过操作系统进行管理和调度。进程之间相互独立，彼此隔离，拥有自己的地址空间，需要通过进程间通信来实现数据共享和协作。 线程是进程中的一个执行单元，是 CPU 调度的基本单位。一个进程可以包含多个线程，这些线程可以并发执行，共享进程的资源。线程之间共享同一进程的地址空间，可以直接访问进程的全局变量和堆内存，减少了进程间通信的开销。由于线程之间共享资源，所以需要采取同步机制来避免数据竞争和冲突。 进程与线程的基本特点如下：
AMD刚刚发布的驱动程序支持最新的Khronos OpenCL™2.0标准驱动。这被看作提高异构计算加速路径的巨大里程碑，OpenCL2.0实现了许多AMD异构系统架构（HSA）的功能，比如CPU和GPU设备间基于指针的数据结构来共享内存，可以大大简化在计算加速中使用GPU的步骤。 此外，GPU设备通过OpenCL的2.0设备排队功能启动计算任务的能力为计算内核开辟了一个更强大的编程模型。通用地址空间也比 OpenCL1.2提供了更大的可编程优，简化了OpenCL存储器模型。OpenCL2.0还
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Java内存模型（Java Memory Model，简称JMM）是Java虚拟机定义的一种规范，用于描述多线程并发访问共享内存时的行为。
锁是用来控制多个线程访问共享资源的方式，一般来说，一个锁能够防止多个线程同时访问共享资源（但是有些锁可以允许多个线程并发的访问共享资源，比如读写锁）。
不知道大家有没有想过这个问题，就是什么时候我该使用多线程呢？使用多线程就一定会提升系统性能吗？
共享内存是System V版本的最后一个进程间通信方式。共享内存，顾名思义就是允许两个不相关的进程访问同一个逻辑内存，共享内存是两个正在运行的进程之间共享和传递数据的一种非常有效的方式。不同进程之间共享的内存通常为同一段物理内存。进程可以将同一段物理内存连接到他们自己的地址空间中，所有的进程都可以访问共享内存中的地址。如果某个进程向共享内存写入数据，所做的改动将立即影响到可以访问同一段共享内存的任何其他进程。
多线程编程在Java中是一个常见的需求，它可以提高程序的性能和响应能力。然而，多线程编程也带来了一系列的线程安全与并发问题。在本文中，我们将深入探讨这些问题，以及如何解决它们，适用于Java初学者和基础用户。
研究人员日前发现，在谷歌Android、微软Windows以及苹果iOS等三大操作系统上存在一处安全漏洞，该漏洞允许黑客利用恶意程序获取个人信该研究小组称，尽管他们的测试项目仅在Android手机操作
多线程编程已经成为了现代软件开发的重要组成部分。对于Linux操作系统而言，多线程的支持和实现更是被广泛应用。本文将通过详细解析Linux操作系统中的多线程概念、线程的创建与管理、同步与互斥、线程间通信等方面，并结合示例代码，来深入探讨Linux的多线程编程。
在 Rust 中，Send 和 Sync 是两个重要的 trait，用于实现并发安全。Send trait 表示类型的所有权可以在线程间传递，而 Sync trait 表示类型在多个线程中可以安全地共享。本篇博客将详细介绍 Rust 中 Send 和 Sync trait 的使用方法，包含代码示例和对定义的详细解释。
Java并发编程学习前期知识上篇 我们先来看看几个大厂真实的面试题： 📷 📷 📷 从上面几个真实的面试问题来看，我们可以看到大厂的面试都会问到并发相关的问题。所以 Java并发，这个无论是面试还是在工作中，并发都是会遇到的。Java并发包JUC(java.util.concurrent)有了解过哪些？并发包实现最重要的是什么？其原理是什么知道吗？何为JMM的可见性？volatiile关键字是怎么实现变量可见性的？如果想要学好并发，弄懂理解透彻的话，凯哥觉得以下计算机的知识还是要了解了解。本次《Java并发编
从Oracle数据库12c开始，可以将Oracle Clusterware和Oracle RAC配置在大型集群中，称为Oracle Flex集群。 这些集群包含两种类型的节点：Hub节点和Leaf节点。 Hub节点紧密连接，可以直接访问共享存储，并作为一个或多个Leaf 节点的锚点。 leaf 节点与Hub节点松动连接，可能无法直接访问共享存储。 Hub Node and Leaf Node Oracle ADG上的列式存储支持 Oracle ADG上的列式存储支持Oracle ADG上的列式存储支持 Or
Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库。由于能够将函数链到函数堆栈中，它在一个非常灵活和直观的平台中提供了惊人的功能。它还充分利用OpenCL语言平台，在支持cpu和gpu的设备上实现无缝操作。深度学习是一个非常强大的工具，对Caffe和Chainer模型加载的本机支持使这个平台更加强大。您将看到，只需几行代码就可以创建一个100万个隐藏层的深度学习网络。
1.摘要 Q音探歌是QQ音乐孵化的一款全新APP，主打高效、准确的“听歌识曲”，“扫描识别MV”功能，这些服务的实现离不开深度学习能力。把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge )，可以减少计算时间，改善用户体验，但是也面临着种种挑战。我们希望本文提供的观察、见解和我们针对不同平台的设计原则能够帮助大家更好地设计和评估移动端的深度学习推断。 2.介绍 2.1深度学习的边缘化发展的机遇 越来越多的服务会使用到深度学习的能力，例如给用户聚类、识别动作与跟踪、语音识别等等。尽管所有
多线程访问共享资源的时候，避免不了资源竞争而导致数据错乱的问题，所以我们通常为了解决这一问题，都会在访问共享资源之前加锁。
编写ISR最基本的原则就是:尽可能短。代码少是一方面，更重要的是ISR里不能调用可能阻塞或延迟的操作。
可以看到程序始终没有成功输出主线程中的判断条件内的内容，说明主线程存储的flag变量的值仍然始终是false,但是子线程中已经成功修改了flag的值为false，这就是并发编程下多线程访问变量的不可见性问题。
本文讲解了 Java 中线程同步的语法和应用场景，并给出了样例代码。线程同步是一种机制，用于控制多个线程之间的访问顺序和共享资源的安全性。当多个线程并发地访问共享资源时，如果没有适当的同步机制，可能会导致数据不一致或出现竞态条件等问题。
Go语言在设计时，Java和C ++是编写服务器程序最常用的语言(至少在Google是这样)，这是因为使用这些语言可以高效的开发。但是Go设计者们觉得像Java和C++这些语言需要开发者记忆太多的语法和规则，并且需要重复做的事情太多，这导致一些程序员开始转向更加动态，流畅的语言，如Python，但是付出的是损失开发效率和对类型安全检查的缺失。Go设计者们认为应该可以发明一种语言，这种语言集高效的开发、提供类型安全检查、简洁流畅的代码风格与一体,于是Go就诞生了。
多线程是一种操作系统在同一时间点内存中有多个线程的能力，并产生所有这些线程都在并发执行的错觉。
前几天面试官问你知道IPC麽？平时没接触这个，面试回来之后，恶补其中的知识。进程间存在很多通信方式，本文将介绍几种常用的。
Java中的并发工具之一是Semaphore（信号量），它可以用于实现线程之间的同步和互斥。下面将详细介绍Semaphore的概念、用法和示例，以帮助您理解如何使用Semaphore来实现线程同步。
本文是由来自上海交通大学 Apex 实验室的本科生 Lianmin Zheng 发表于 TVM 的一篇博客，文中阐述了如何使用 TVM 优化移动端上的 ARM GPU 的深度学习。 AI 研习社对原文
本专栏，用于记录我对Linux内核源码的学习，就像STL源码的那个专栏一样，我知道阅读源码对我的意义。 愿者上钩咯，共同进步。
但生活中也不是没有 BUG 的，比如加锁的电动车在「广西 - 窃·格瓦拉」面前，锁就是形同虚设，只要他愿意，他就可以轻轻松松地把你电动车给「顺走」，不然打工怎么会是他这辈子不可能的事情呢？牛逼之人，必有牛逼之处。
VxWorks是一个典型的多任务操作系统。这多个任务之间不可能完全的彼此独立，它们需要一些系统机制来协调彼此的动作。这些机制就属于多任务通信，主要可以分为两类：事件通知、数据传递。
在Java多线程编程中，volatile和synchronized是两个常用的关键字，用于保证共享变量的可见性和线程安全。虽然它们都可以用于实现线程安全，但是它们的运行机制和使用方式有很大不同。本文将详细介绍volatile和synchronized的区别以及如何选择合适的同步方式。
改善性能意味着用更少的资源做更多的事情。为了利用并发来提高系统性能，我们需要更有效的利用现有的处理器资源，这意味着我们期望使 CPU 尽可能出于忙碌状态（当然，并不是让 CPU 周期出于应付无用计算，而是让 CPU 做有用的事情而忙）。如果程序受限于当前的 CPU 计算能力，那么我们通过增加更多的处理器或者通过集群就能提高总的性能。总的来说，性能提高，需要且仅需要解决当前的受限资源，当前受限资源可能是： CPU： 如果当前 CPU 已经能够接近 100% 的利用率，并且代码业务逻辑无法再简化，那么说明该系统
结果面试过程只花了 5 分钟就结束了，面完的时候，天还是依然是亮的，还得在烈日下奔波 1 小时回去。
在Linux设备驱动中，我们必须要解决的一个问题是：多个进程对共享资源的并发访问，并发的访问会导致竞态。
提升B2B业务Java项目系统吞吐量，说白了就是让咱们的系统处理更多的请求，响应更快，不出错或者少出错。
在多线程编程中，控制并发访问共享资源是一项重要的任务。而CAS（Compare and Swap）同步机制作为一种高效的并发控制手段，广泛应用于各种并发编程场景中。本文将深入解析CAS同步机制，并通过代码demo展示其实际应用，帮助读者理解CAS的原理和优势，以及如何正确使用CAS来保障并发安全。
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