mysql事务隔离级别

mysql默认的事务隔离级别为  可重复读 repeatable read

一共4个事务隔离级别

1.read uncommitted  读未提交

这是最低级别的,因为事务A可以读到事务B未提交的数据,造成 '脏读' 现象。

 

2.read commited 读已提交

事务A只能读到事务B已提交的数据。但是如果事务A在事务B开始后和结束后都读了一下数据,会发现两次读取的数据不一致,造成 '不可重复读' 现象。

 

3.repeatable read 可重复读

会造成幻读现象:系统管理员 A 将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为 ABCDE 等级,但是系统管理员 B 就在这个时候插入了一条具体分数的记录,当系统管理员 A 改结束后发现还有一条记录没有改过来,就好像发生了幻觉一样,这就叫幻读。

 

4.serializable 串行化

事务最高的隔离级别,开启该事务会锁住对应表的写操作,知道提交该事务。

会影响性能。

 

不可重复读与幻读的区别

不可重复读侧重于修改,幻读侧重于增删。解决不可重复读只需利用行锁锁住记录,而避免幻读则需要锁表。

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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