阅读笔记-mysql 并发控制思路

参考:https://mp.weixin.qq.com/s/R3yuitWpHHGWxsUcE0qIRQ

并发控制

  • 常见的并发控制手段有:锁、数据多版本

  • 普通锁:操作数据前锁定数据,操作完释放,保持一致性

    • 但是简单锁太粗暴,读也无法并行
  • 共享锁:s锁,读取数据时使用。共享锁之间不互斥,可以读读并行

  • 排他锁:x锁,修改数据时添加。写读、写写不能并行。类似于:写事务没有提交,读相关数据的select也会被阻塞

    • 如果想在写人物完成前读人物依然能执行,则可以使用数据多版本

数据多版本

  • 在写任务发生时复制一份,版本号区分,操作复制出来的这份。其他的读可以继续读以前的数据(类似于java中CopyOnWriteArraySet)
    在这里插入图片描述

总结

  • 整个演进过程:从单锁的读写阻塞,到共享锁和排他锁的读读并行,最后到多版本的读写并行
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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