乐观锁

理解:用户可以做查询等操作,但修改数据时需要验证version版本号,如果版本号错误则会抛出异常(只有在2个或多个线程同时做操作时才会做验证version,单线程修改不会验证version只会增加version。)


实现方法:在数据库中(或类对象中)创建version(为int类型),然后在映射(hbm)文件中增加
optimistic-lock="version" 属性。
然后在配置中增加<version name="version"></version>属性,要放在id下面。

配置hbm例子代码如下:

<hibernate-mapping>
<class name="com.rydl.HappyLock.HLock" table="t_hlock" optimistic-lock="version">
<id name="id">
<generator class="native"/>
</id>
<version name="version"></version>
<property name="mobile"/>
</class>
</hibernate-mapping>


优缺点:多用户多线程可以访问数据库(悲观锁不能做访问),多线程同时做修改时会验证version,减少服务器负荷,乐观锁不受数据库的机制影响,它是受代码控制的
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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