三种事务的比较

 using (TransactionScope ts = new TransactionScope())
{
     using (SqlConnection conn = new SqlConnection(@"Data Source=10.108.*.*;Initial Catalog=DATABASENAME;User ID=***;Password=***"))
     {
         conn.Open();

         //(一)最优雅的方式

         //SqlCommand sqlCommand = new SqlCommand("UPDATE ERP_DANJUSUFFIX SET SUFFIX=SUFFIX+1 WHERE STYLE='TEST'", conn);
         //sqlCommand.ExecuteNonQuery();

         //sqlCommand = new SqlCommand("SELECT SUFFIX FROM ERP_DANJUSUFFIX WHERE STYLE='TEST'", conn);
         //decimal suffix = (decimal)sqlCommand.ExecuteScalar();

 

         //(二)SELECT会读出相同数据,但Update会所住相应的资源,导致死锁,结果是一个进程读取的值是无效的:事务(进程 ID 64)与另一个进程被死锁在 锁 资源上,并且已被选作死锁牺牲品。请重新运行该事务。

         //SqlCommand sqlCommand = new SqlCommand("SELECT SUFFIX FROM ERP_DANJUSUFFIX WHERE STYLE='TEST'", conn);
         //decimal suffix = (decimal)sqlCommand.ExecuteScalar();

        //sqlCommand = new SqlCommand("UPDATE ERP_DANJUSUFFIX SET SUFFIX=SUFFIX+1 WHERE STYLE='TEST'", conn);
        //sqlCommand.ExecuteNonQuery();

        

        //(三)锁住表的方式  

        SqlCommand sqlCommand = new SqlCommand("SELECT SUFFIX FROM ERP_DANJUSUFFIX with(tablockx) WHERE STYLE='TEST'  ", conn);
        decimal suffix = (decimal)sqlCommand.ExecuteScalar();

        sqlCommand = new SqlCommand("UPDATE ERP_DANJUSUFFIX SET SUFFIX=SUFFIX+1 WHERE STYLE='TEST'", conn);
        sqlCommand.ExecuteNonQuery();


        conn.Close();

    }
    ts.Complete();

}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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