CountDownLatch类　　允许一个或多个线程等待直到在其他线程中执行的一组操作完成的同步辅助。　　CountDownLatch能够使一个线程在等待另外一些线程完成各自工作之后，再继续执行。使用一个计数器进行实现。计数器初始值为线程的数量。当每一个线程完成自己任务后，计数器的值就会减一。当计数器的值为0时，表示所有的线程都已经完成了任务，然后在

一、任务背景某某某公司是一家电商网站，由于公司的业务快速发展，公司要求对现有机器进行业务监控，责成运维部门来实施这个项目。任务要求1）部署监控服务器，实现7x24实时监控2）针对公司的业务及研发部门设计监控系统，对监控项和触发器拿出合理意见3）做好问题预警机制，对可能出现的问题要及时告警并形成严格的处理机制4）做好监控告警系统，要求可以实

摘要：预训练技术近年来在多种NPL任务中取得了广泛的成功。尽管广泛的NPL应用的预训练模型，其大多聚焦于文本级别的操作，而忽略了布局与风格信息，这对文档图像的理解至关重要。该篇论文提出了LayoutLM来联合建模扫描文档图像的文本与布局信息关系，这将有益于真实世界中大量的图像理解任务，如文档图像的信息提取。此外，可以利用图像特征合并文字的视觉信息到

经典的架构设计可以跨越时间和语言，得以传承。——题记一、背景悟空活动中台技术文章系列又和大家见面了，天气渐冷，注意保暖。在往期的系列技术文章中我们主要集中分享了前端技术的方方面面，如微组件的状态管理，微组件的跨平台探索，以及有损布局，性能优化等等。还未关注到的同学，如果感兴趣可以查看往期文章。今天的技术主题要有点不

二分类、多分类与多标签的基本概念二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签0或者1。多类分类(Multiclassclassification):表示分类任务中有多

随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息，并survey了目前已公布的若干种方法，欢迎大家批评和

目前为止，该教程重点讲述了最初作为Java平台一部分的低级别API。这些API对于非常基本的任务来说已经足够，但是对于更高级的任务就需要更高级的API。特别是针对充分利用了当今多处理器和多核系统的大规模并发应用程序。本节，我们将着眼于Java5.0新增的一些高级并发特征。大多数特征已经在新的java.util.concurrent包中实现。Java集合框

考虑这样一个饭店，它有一个厨师（Chef）和一个服务员（Waiter）。这个服务员必须等待厨师准备好菜品。当厨师准备好时，他会通知服务员，之后服务员上菜，然后返回继续等待。这是一个任务协作的示例：厨师代表生产者，而服务员代表消费者。两个任务必须在菜品被生产和消费时进行握手，而系统必须以有序的方式关闭。下面是对这个叙述建模的代码：import ja

最近开发短信任务和短信发送功能，用到了定时执行php这方面：和大家分享一下：（个人笔记，写的不好，海涵海涵，看不懂的话可以留言，但是我一般都能及时回复，其他网上有很多这样的教程，大家一搜就满地）我用的是thinkphp开发的程序，程序已经开发好了，程序有个分批定时发送功能，每隔一段时间查找一下数据库，然后把符合条件的短信任务给发送出去

卷积神经网络表征可视化研究综述（1）转载自：人工智能技术与咨询源自：自动化学报作者：司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,