小乐快乐

【mindspore】训练模型第二轮的时候出错，出现警告：很多w参数没有用进模型里面，训练loss为NAN

/home/luoxuewei/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/scipy/__init__.py:146: UserWarning: A NumPy version >=1.16.5 and <1.23.0 is required for this version of SciPy (detected version 1.23.1 
  warnings.warn(f"A NumPy version >={np_minversion} and <{np_maxversion}" 

{'NAME': 'dec_PFST_ConvLSTM', 'MODEL_SAVE_PATH': 'pred_model/729/cikm_model_pm.ckpt', 'MODEL_SAVE_PATH_GAN': 'pred_model/729/cikm_model_d.ckpt', 'DATA': {'HEIGHT': 101, 'WIDTH': 101, 'INPUT_SEQ_LEN': 5, 'OUTPUT_SEQ_LEN': 10, 'CHANNEL': 1, 'HIDDEN_NUM': 32}, 'TEST': {'BATCH_SIZE': 4}, 'TRAIN': {'LOSS_LIMIT': 3, 'BATCH_SIZE': 2, 'EPOCHES': 100000, 'IMG_SAVE_FREQ': 5000, 'MODEL_SAVE_FREQ': 5000, 'TEST_STEP': 5, 'DISTPLAY_STEP': 200, 'LEARNING_RATE': 0.0004, 'lr_d': 0.0004, 'sampling_stop_iter': 20000, 'delay_interval': 2000, 'lr_decay': 0.9}, 'EVALUATE': {'ZR_a': 58.53, 'ZR_b': 1.56, 'USE_BALANCED_LOSS': True, 'THRESHOLDS': [0.5, 2, 5, 10, 30], 'BALANCING_WEIGHTS': [1, 1, 2, 5, 10, 30], 'TEMPORAL_WEIGHT_TYPE': 'same', 'TEMPORAL_WEIGHT_UPPER': 5}, 'MODEL_NETS': {'INPUT_CELL': [[1, 16, 1, 1], [16, 64, 3, 2], [64, 32, 3, 2], [32, 16, 3, 2]], 'INPUT_PADDING': [[0], [1], [1], [1]], 'm_channels': [16, 16, 16], 'ENCODE_CELLS': [[16, 64, 3, 3, 3], [32, 32, 3, 3, 3], [16, 16, 3, 3, 3]], 'M_ENCODE': [[16, 16, 3, 2], [16, 16, 3, 2]], 'M_ENCODE_PADDING': [[1], [1]], 'DECODE_CELLS': [[16, 16, 3, 3, 3], [32, 32, 3, 3, 3], [64, 64, 3, 3, 3]], 'M_DECODE': [[16, 16, 3, 2], [16, 16, 3, 2]], 'M_DECODE_PADDING': [[1, 1], [1, 0]], 'DESHAPE': [13, 26, 51, 101], 'ENSHAPE': [101, 51, 26, 13], 'DOWNSAMPLE_CONVS': [[1, 16, 3, 2], [64, 32, 3, 2], [32, 16, 3, 2]], 'DECODE_PADDING': [[1, 1], [1, 0], [1, 0]], 'UPSAMPLE_CONVS': [[16, 32, 3, 2], [32, 64, 3, 2], [64, 16, 3, 2]], 'ENCODE_PADDING': [[1], [1], [1]], 'OUTPUT_CONV': [[16, 1, 1, 1]], 'OUTPUT_PADDING': [[0]]}} 

[WARNING] ME(4312:139751200645696,MainProcess):2022-09-17-15:42:50.137.490 [mindspore/dataset/core/validator_helpers.py:797] 'Compose' from mindspore.dataset.transforms.py_transforms is deprecated from version 1.8 and will be removed in a future version. Use 'Compose' from mindspore.dataset.transforms instead. 

Loading train dataset 

Loading train dataset finished, with size 4520 

result 1.3937962 

loss2:0.07028243690729141, loss_features:0.5224840044975281, gen_D_loss:0.8780587315559387 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.830.235 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.0.net.0.bias 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.830.906 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.w_xg 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.831.588 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.w_hg 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.832.432 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.w_hi 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.832.516 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.w_xf 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.832.595 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.w_hf 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.832.677 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.w_xg_ 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.833.574 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.w_mi 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.834.808 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.b_g 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.840.136 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.w_i_h2 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.842.253 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.b_c_h2 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.842.334 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.gamma 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.842.996 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.query_conv.weight 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.845.216 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.1.value_conv.bias 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.845.864 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.2.net.0.weight 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.846.608 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.2.net.0.bias 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.847.318 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.3.w_xg 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.848.008 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.3.w_hg 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.848.126 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.3.w_xi 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.848.225 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.3.w_hi 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.848.312 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.3.w_xf 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.848.393 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.3.w_hf 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.849.353 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.3.w_mi 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.849.534 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.3.w_mf 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.851.661 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.3.b_f_ 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.855.064 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.3.gamma 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.855.149 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.3.query_conv.weight 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.857.303 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.3.value_conv.bias 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.857.741 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.5.w_xi 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.857.913 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.5.w_xf 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.858.511 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.5.w_mf 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.858.591 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.5.w_xo 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.859.756 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.5.b_f 

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[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.859.930 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.5.b_i_ 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.860.017 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.5.b_f_ 

[WARNING] OPTIMIZER(4312,7f1a5cabe240,python):2022-09-17-15:43:13.860.097 [mindspore/ccsrc/frontend/optimizer/ad/kpynative.cc:1079] SetOutput] Weight is not used in network, weight: train_net_2.netG.encoder.models.5.b_o 

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****************************************************解答*****************************************************

报的Warning 意思是模型中的权重再当前ad过程中似乎没有用到报出来的，可能是GAN网络的生成模型和判别模型中的参数有些可能确实再模块中没有用到，和这个 Nan没关系，建议调整一下模型参数试一下

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对于很多人来说，去访问某一个站点，若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验，那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储，是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求，这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念，具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容，并谈论下
crontab 问题周凡杨 linux crontab unix
一： 0481-079 Reached a symbol that is not expected. 背景： */5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
让tomcat支持2级域名共享session g21121 session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的，所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况，但是只需修改几处配置就可以了。打开tomcat下conf下context.xml文件找到Context标签,修改为如下内容如果你的域名是www.test.com <Context sessionCookiePath="/path&q
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（数学和三角函数）老A不折腾 Web finereport 总结
ABS ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。 Number:需要求出绝对值的任意实数。示例: ABS(-1.5)等于1.5。 ABS(0)等于0。 ABS(2.5)等于2.5。 ACOS ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度，返回角度以弧度形式表示。 Number:需要返回角
linux 启动java进程 sh文件墙头上一根草 linux shell jar
#!/bin/bash #初始化服务器的进程PId变量 user_pid=0; robot_pid=0; loadlort_pid=0; gateway_pid=0; ######### #检查相关服务器是否启动成功 #说明： #使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合，准确查找pid #jps 加 l 参数，表示显示java的完整包路径 #使用awk，分割出pid
我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory aijuans Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory？ package onlyfun.caterpillar.device; import org.springframework.beans.factory.BeanFactory; import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory; import
Linux 内存使用方法详细解析 annan211 linux 内存 Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/ 我是一名程序员，那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。一提到内存管理，我们头脑中闪出的两个概念，就是虚拟内存，与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。 Linux在内存管理上份为两级，一级是线性区，类似于00c73000-00c88000，对应于虚拟内存，它实际上不占用
数据库的单表查询常用命令及使用方法(-) 百合不是茶 oracle 函数单表查询
创建数据库; --建表 create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2)); 创建bloguser表,里面有三个字段 &nbs
多线程基础知识 bijian1013 java 多线程 thread java多线程
一．进程和线程进程就是一个在内存中独立运行的程序，有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。 “多任务”：指操作系统能同时运行多个进程（程序）。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。线程：是进程内部单一的一个顺序控制流。线程和进程 a. 每个进程都有独立的
fastjson简单使用实例 bijian1013 fastjson
一.简介阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法，把JSON Parse的性能提升到极致，是目前Java语言中最快的JSON库；包括“序列化”和“反序列化”两部分，它具备如下特征：
【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap bit1129 spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架，但是Burlap已经几年不更新，所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时，不应该考虑Burlap了。这篇文章还是记录下Burlap的用法吧，主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义 bit1129 Mahout
1. mahout seqdirectory $ mahout seqdirectory --input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件). --output (-o) output The directory pathna
linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题 ronin47 linux lock　重复执行
linux的crontab命令，可以定时执行操作，最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题，如果设定了任务每分钟执行一次，但有可能一分钟内任务并没有执行完成，这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。例如： <? // test .php
java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 bylijinnan java
public class OcuppyMoreThanHalf { /** * Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 * two solutions: * 1.O(n) * see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字，不改变数组的特性 * 2.O(nlogn) * 排序。中间
linux 系统相关命令 candiio linux
系统参数 cat /proc/cpuinfo cpu相关参数 cat /proc/meminfo 内存相关参数 cat /proc/loadavg 负载情况性能参数 1）top M：按内存使用排序 P：按CPU占用排序 1：显示各CPU的使用情况 k：kill进程 o：更多排序规则回车：刷新数据 2）ulimit ulimit -a：显示本用户的系统限制参
[经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义 comsci 软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟，中间要经过很多次的修正和改造如果在这个过程中，外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
在CentOS5.5上编译OpenJDK6 Cwind linux OpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6，将编译过程和遇到的问题作一简要记录，备查。 0. OpenJDK介绍 OpenJDK是Sun（现Oracle）公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点： 1、它的核心代码与同时期Sun（-> Oracle）的产品版基本上是一样的，血统纯正，不用担心性能问题，也基本上没什么兼容性问题；（代码上最主要的差异是
java乱码问题 dashuaifu java乱码问题 js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码在js中用setPostParams（{"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value，"utf-8")}）; 然后在servlet中String t
cygwin很多命令显示command not found的解决办法 dcj3sjt126com cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法修改cygwin.BAT文件如下 @echo off D: set CYGWIN=tty notitle glob set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
[介绍]从 Yii 1.1 升级 dcj3sjt126com PHP yii2
2.0 版框架是完全重写的，在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单，通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。如果你之前没有用过 Yii 1.1，可以跳过本章，直接从"入门篇"开始读起。请注意，Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
Linux SSH免登录配置总结 eksliang ssh-keygen Linux SSH免登录认证 Linux SSH互信
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥，将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。生成公钥与私钥有两种加密方式，第一种是
手势滑动销毁Activity gundumw100 android
老是效仿ios，做android的真悲催！有需求：需要手势滑动销毁一个Activity 怎么办尼？自己写？不用~，网上先问一下百度。结果： http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541 首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity，它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
JavaScript变换表格边框颜色 ini JavaScript html Web html5 css
效果查看：http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下，保存到HTML文件也可以查看效果： <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>表格边框变换颜色代码-何问起</title> </head> <body&
Kafka Rest : Confluent kane_xie kafka REST confluent
最近拿到一个kafka rest的需求，但kafka暂时还没有提供rest api（应该是有在开发中，毕竟rest这么火），上网搜了一下，找到一个Confluent Platform，本文简单介绍一下安装。这里插一句，给大家推荐一个九尾搜索，原名叫谷粉SOSO，不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了，出来之后用度娘搜技术问题，那匹配度简直感人。环境声明：Ubu
Calender不是单例 men4661273 单例 Calender
在我们使用Calender的时候，使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象，这种方式跟单例的获取方式一样，那么它到底是不是单例呢，如果是单例的话，一个对象修改内容之后，另外一个线程中的数据不久乱套了吗？从试验以及源码中可以得出，Calendar不是单例。测试： Calendar c1 =
线程内存和主内存之间联系 qifeifei java thread
1， java多线程共享主内存中变量的时候，一共会经过几个阶段， lock:将主内存中的变量锁定，为一个线程所独占。 unclock:将lock加的锁定解除，此时其它的线程可以有机会访问此变量。 read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。 load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
schedule和scheduleAtFixedRate tangqi609567707 java timer schedule
原文地址：http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307 import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date; /** * @author vincent */public class TimerTest {
erlang 部署 wudixiaotie erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]}, 2.当generate时，遇到： ERROR