ibatis 事务

sqlMap = xmlBuilder.buildSqlMap(reader);
User user = new User();
user.setId(new Integer(1));
user.setName("Erica");
user.setSex(new Integer(0));
sqlMap.update("User.updateUser", user);
 
User user2 = new User();
user2.setId(new Integer(2));
user2.setName("Kevin");
user2.setSex(new Integer(1));
sqlMap.update("User.updateUser", user2);

 

在执行sqlMap.update的时候,ibatis会自动判定当前的运行环境,这里 update操作并没有相对应的事务范围(startTransaction和endTransaction代码块),于是ibatis 将其作为一个单独的事务,并自动提交。对于上面的代码,update 执行了两次,与其相对应,事务也提交了两次(即每个 update操作为一个单独的事务)。
 
不过,值得注意的是,这里的所谓“自动判定”,可能有些误导,ibatis 并没有去检查当前是否已经有事务开启,从而判断当前数据库连接是否设定为自动提交。 实际上,在执行update语句时,sqlMap会检查当前的Session是否已经关联了某个数据库连接,如果没有,则取一个数据库连接,将其AutoCommit属性设为 true,然后执行 update 操作,执行完之后又将这个连接释放。这样,上面两次 update 操作实际上先后获取了两个数据库连接,而不是我们通常所认为的两次 update 操作都基于同一个JDBC Connection。这点在开发时需特别注意。

对 于 多条 SQL 组合 而 成 的一 个 JDBC 事 务 操 作 而 言, 必须 使 用startTransaction、commit和endTransaction 操作以实现整体事务的原子性。

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值