① 準備入佇列的節點，此情況討論的是執行緒加入等待佇列時產生的競爭是否公平，執行緒在嘗試獲取鎖失敗後將被加入等待佇列，這時多個執行緒通過自旋將節點加入佇列，所有執行緒在自旋過程中是無法保證其公平性的，可能後來的執行緒比早到的先進入佇列，所以節點入佇列不具公平性。
② 等待佇列中的節點，情況①中成功加入佇列後即成為等待佇列中的節點，我們知道此佇列是乙個先入先出佇列，那麼很簡單能得到，佇列中的所有節點是公平的，他們都按照順序等待自己被前驅節點喚醒並獲取鎖，所以等待佇列中的節點具有公平性。
③ 闖入的節點，這種情況是指乙個新執行緒到達共享資源邊界時不管等待佇列中是否存在其他等待節點它都將優先嘗試去獲取鎖，這種稱為可闖入策略。可闖入特性破壞了公平性，aqs框架對外體現的公平性主要由此體現，下面將對闖入特性展開分析。
aqs提供的基礎獲取鎖演算法是一種可闖入的演算法，即如果有新執行緒到來先進行一次獲取嘗試，不成功的情況下才將當前執行緒加入等待佇列。如圖2-5-9-6所示，等待佇列中節點執行緒按照順序乙個接乙個嘗試去獲取共享資源的使用權，某時刻頭結點執行緒準備嘗試獲取的同時另外一條執行緒闖入，此執行緒並非直接加入等待佇列的尾部，而是先跟頭結點執行緒競爭獲取資源，闖入執行緒如果成功獲取共享資源則直接執行，頭結點執行緒則
力求企業的內部公平性
年關將至，又是人員流動時。人員流動很常見，勞資雙方都看重，又都不願意擺上檯面的潛規則，無外乎薪酬和期權。期權是長遠利益，可以稍微等一段時間再說。而薪酬是近期利益，現在不說就沒以後了。薪酬和很多因素有關，諸如老闆的人才觀 企業的現金流 個人的能力值，市場的平均價等等。用乙個人力資源朋友的話來說，薪酬只...
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THEMIS 機器學習公平性測試
themis 從域中選擇所有屬性的隨機值，以確定系統是否在個體之間進行歧視。因果歧視評分是一種更強的歧視測量，因為它在軟體中尋找因果關係，測量輸入的分數，改變特定的輸入特徵導致輸出改變。因果辨別評分確定哪些特徵會直接影響輸出結果，例如，雖然群體和明顯的歧視得分懲罰軟體提供貸款給不同的分數對於不同種族...