事务特性及隔离级别

一、事务特性

1. 原子性

事务的原子性即需保证事务是一个原子操作,要么全部成功一起提交,要么全部失败一起回滚,一个事务不可能之完成其中的一部分

2. 一致性

事务的一致性,即数据库总是从一个一致性状态转换到另一个一致性状态,即不论发生异常或者是机器故障等,事务若没有最终提交,事务中所已经执行语句也不会对数据库产生影响

3. 隔离性

一个事务提交成功之前所作的操作,对其他事务是不可见的

4. 持久性

一旦事务成功提交,其对数据库数据所做的修改就会永久保存到数据库中

二、隔离级别
1. 未提交读(READ UNCOMMITTED)

事务中所执行的操作,即使未提交,也对其他事务可见(事务可以读取其他事务未提交的事件,成为脏读)

2. 提交读(READ COMMITTED)

一个事务中,看不到其他事务未提交前的所做的修改,但其他事务一旦提交,本事务中就会对其修改可见。因此,当你在一个事务中执行相同的查询操作,可能会得到不同的查询结果(中间有修改所查数据的事务提交成功),称为不可重复读

3. 可重复读(REPEATABLE READ)

可重复读是mysql中默认的隔离级别,决解了脏读的问题,该级别保证一个事务中多次相同查询的结果不变。但又产生了新的问题“幻读”,即其他事务在本事务查询范围内又重新插入数据,此时就会产生幻读,即查询结果会多出新插入数据。Innodb通过mvcc决解了这个问题

4. 可串行化(SERIALIZABLE)

最高的隔离级别,事务串行化执行,决解了幻读的问题,但对性能产生了极大的影响

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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