什么是锁升级(锁膨胀)？JVM优化synchronized的运行机制，当JVM检测到不同的竞争状态时，就会根据需要自动切换到合适的锁，这种切换就是锁的升级。升级是不可逆的，也就是说只能从低到高，也就是偏向-->轻量级-->重量级，不能够降级锁级别：无锁->偏向锁->轻量级锁->重量级锁java对象头synchronized用的锁存在Java对象头里，Java对象头里的
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2024-02-03 22:07:22
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温故而知新，可以为师矣。—《论语》 它的意思是：“温习旧知识从而得知新的理解与体会，凭借这一点就可以成为老师了PS: 如果觉得本文有用的话，请帮忙点赞，留言评论支持一下哦，您的支持是我最大的动力！谢谢啦~栅栏(Barrier)类似于闭锁，他能阻塞一组线程直到某个事件发生后再全部同时执行。CyclicBarrier 字面意思是回环栅栏，回环的意思是它能够被重复利用，当然前提是在所有线程释放了以后。
本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现，腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础，腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作，膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作。 什么是二值图像呢？把一幅图片看做成一个二维的数组，那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组，我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果，设置个阈值，大于阈值输出为1，小于阈值输出为0，最后输出就是一幅二维图像了
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2024-06-07 14:27:50
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# Java 实现图像膨胀与腐蚀
在数字图像处理中，膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）是两种常用的形态学操作。它们通常用于图像的前处理、噪声去除以及特征提取等任务。其中，膨胀的功能是通过增加图像中对象的大小来增强物体的表现，而腐蚀则是通过减少图像中对象的大小来去除小的噪声。
本文将介绍如何使用 Java 实现图像的膨胀和腐蚀，并给出相应的代码示例。
## 图像膨胀与腐蚀的基本原
# Java实现图像腐蚀膨胀
## 引言
图像处理是计算机视觉领域中的一个重要分支，它涉及到对图像进行各种操作和处理。图像腐蚀和膨胀是图像处理中常用的基础操作，它们可以用于图像分割、边缘检测和形态学处理等应用。本文将介绍如何使用Java实现图像腐蚀和膨胀，并给出相应的代码示例。
## 图像腐蚀和膨胀原理
图像腐蚀和膨胀是形态学处理的基本操作，它们基于结构元素对图像进行局部区域的操作。图像腐
原创
2023-12-28 03:44:39
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一.项目背景目前在研究激光雷达和相机做障碍物检测算法开发，主要应用场景为远距离下的目标障碍物检测。二.主要实现算法本次主要实现了三种算法，具体实现后期补充，先进行算法的梳理和记录：1.纯点云数据处理，当测量距离比较近的时候，点云稠密度高，且点云的z轴代表了目标的距离，可以利用PCL库对点云数据进行处理，通过聚类实现目标提取和测距。 原始点云： 处理后，使用addcube加入立体检测框：2.激光雷达
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2023-12-15 08:29:44
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因果卷积 膨胀卷积 混合膨胀卷积因果卷积：常用于CNN网络处理序列问题因果关系：时间t的状态预测依赖于前t-1个状态。如果想要考虑长距离的变量之间的影响，需要增加卷积层数来增大感受野，但网络过深会导致梯度下降，训练复杂，所以提出了空洞卷积（膨胀卷积）膨胀卷积： 在卷积核中增加空洞来增加感受野，不增加过多的计算，但可以使得神经网络在同样的层数下，拥有更大的感受野膨胀系数=1就
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2024-05-31 10:12:33
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在jdk6之后，synchronized得到了一次性能优化，这次性能优化，就是锁膨胀。锁膨胀锁膨胀用一句话简单概括就是，一个锁经过三次膨胀变的笨重的但稳重过程。换句话讲，每一个对象，都有四种锁的状态。 由浅至深，由弱变强分为：无锁 > 偏向锁 > 轻量级锁 > 重量级锁这四个状态是怎么区分的呢？对象头中的Mark word区域，存储着对象的哈希值，GC年龄，锁标记位，是否偏向，偏
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2023-08-16 21:59:26
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前言最近在读《深入理解JVM》，读到第13章 线程安全与锁优化中的轻量级锁与偏向锁时，总是难以理解，直到读到了这篇 死磕Synchronized底层实现–概论后，才恍然大悟，逐渐理解了书中的内容，特此来记录一下。锁膨胀流程被Synchronized修饰的方法/代码块，根据争抢线程的数量，时机不同，会经历以下的过程
无锁
偏向锁
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2024-08-11 09:18:16
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本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现，腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础，腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作，膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作。什么是二值图像呢？把一幅图片看做成一个二维的数组，那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组，我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果，设置个阈值，大于阈值输出为1，小于阈值输出为0，最后输出就是一幅二值图像了。腐
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2024-04-22 08:59:35
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## Java实现对图片的腐蚀膨胀
作为一名经验丰富的开发者，我将会教会你如何使用Java实现对图片的腐蚀膨胀操作。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。
### 流程概述
下面是实现对图片进行腐蚀和膨胀的流程：
```mermaid
pie
"读取图片" : 25
"将图片转换成灰度图" : 25
"应用腐蚀操作" : 25
"应用膨胀操作" : 25
`
原创
2023-12-28 10:39:21
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先来看个奇怪的demopublic class A {
int i=0;
// boolean flag =false;
public synchronized void parse(){
i++;
JOLExample6.countDownLatch.countDown();
}
}睡眠5秒,测试public class JOLExa
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2023-11-27 14:37:40
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synchronized 同步锁有四种状态：无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁，他们会随着竞争情况逐渐升级，此过程不可逆，称之为锁膨胀。所以 synchronized 锁膨胀其实就是 无锁 → 偏向锁 → 轻量级锁 → 重量级锁的一个过程。偏向锁（Biased Locking）偏向锁是为了在无多线程竞争的情况下尽量减少不必要的轻量级锁执行路径，因为轻量级锁的获取及释放依赖多次CAS原子指令
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2024-07-20 15:21:22
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01 锁的膨胀过程锁膨胀过程就是无锁 → 偏向锁 → 轻量级锁 → 重量级锁的一个过程。这个过程是随着多线程对锁的竞争越来越激烈，锁逐渐升级膨胀的过程。(1) 一个锁对象刚开始创建时，没有任何线程来访问它，此时线程状态为无锁状态。Mark word(锁标志位-01 是否偏向-0) (2) 线程A来访问对象锁，它会偏向线程A。线程A检查Mark word(锁标志位-01 是否偏向-0)为无锁状态。此
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2023-09-20 12:59:10
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概述这篇文章主要介绍了JVM中Synchronized锁实现的机制。
主要分为几个部分：虚拟机对Synchronized的处理以及锁机制虚拟机对Synchronized锁的优化Synchronized锁的膨胀过程图解查看对象头在Synchronized的上锁，释放锁，以及膨胀过程中的变化虚拟机对Synchronized的处理了解虚拟机类文件结构的同学们一定知道，对于synchronzied方法块而
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2023-07-20 12:09:09
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# 实现Java像素膨胀教程
## 整体流程
首先，我们来看一下实现Java像素膨胀的整体流程，可以用以下步骤展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图片文件 |
| 2 | 遍历每个像素点 |
| 3 | 对每个像素点进行膨胀处理 |
| 4 | 保存新的图片文件 |
## 详细步骤
### 步骤一：读取图片文件
首先，我们需要读取原始的图片文
原创
2024-07-13 04:05:35
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一、概述 案例：使用膨胀dilate和腐蚀erode操作来操作图形 用途：图像的形态学操作主要用在图像的预处理阶段。例如：对身份证进行切割时。在对身份证进行灰度-->模糊 >黑白分割后可对图像进行膨胀操作让文本进行黏连，然后再利用图像分割技术就身份证文字的块状区域进行分割。 二、图片示例 原图 膨胀 ...
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2021-10-09 11:24:00
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多因子探索分析与可视化
一、假设检验与方差检验import numpy as np
import scipy.stats as ss
1.正态检验
H0:服从正态分布
H1:不服从
norm_dist=ss.norm.rvs(size=20) #符合标准正态分布的20个数
ss.normaltest(norm_dist) #检
# Java 图片膨胀
在图像处理领域，图像膨胀（Dilation）是一种常用的操作，它可以扩大图像中的目标区域并消除小的孔洞。在Java中，我们可以使用OpenCV库来实现图片膨胀操作。本文将介绍图片膨胀的概念以及如何在Java中使用OpenCV库进行实现。
## 图像膨胀的概念
图像膨胀是一种形态学图像处理操作，它可以扩大图像中的目标区域。膨胀操作通常会将目标区域的边界向外扩展，从而填充
原创
2024-04-06 06:42:41
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# Java图像膨胀实现步骤及代码解析
作为一位经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Java图像膨胀。首先，让我们一起来看一下整个实现步骤的流程图。
```mermaid
gantt
title Java图像膨胀实现步骤
section 准备工作
初始化图像: 0, 2d-1d, 2h
定义膨胀核: 2h, 2d
section 图像膨胀处理
原创
2024-01-01 10:07:00
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