spring事务管理

[size=large]提到事务管理,首先想到的是事务回滚和事务提交。

那么到底什么是事务,为什么要进行事务管理呢?

首先,事务就是对一系列的数据库操作(比如插入多条数据)进行统一的提交或回滚操作,如果插入成功,那么一起成功,如果中间有一条出现异常,那么回滚之前的所有操作。也就是说事务可实现“要么完全成功,要不全部不成功”,保证数据的完整性和一致性,使我们在开发中能方便地实现一些业务逻辑。比如,在股票交易时,除了记录交易的过程,还要更新交易完成之后的账户状态。这两个操作显然必须“要么完全成功,要么全部不成功”,否则,你的麻烦就大了。

这样可以防止出现脏数据,防止数据库数据出现问题。

开发中为了避免这种情况一般都会进行事务管理。

在JDBC中是通过Connection对象进行事务管理的,默认是自动提交事务,可以手工将自动提交关闭,通过commit方法进行提交,rollback方法进行回滚,如果不提交,则数据不会真正的插入到数据库中。

Spring中也有自己的事务管理机制,一般是使用TransactionMananger进行管理,可以通过Spring的注入来完成此功能。

Spring事务管理有两种方式:编程式、声明式。

Spring事务管理的属性有:事务隔离程度、事务传播、事务超时、只读状态

事务隔离程度(isolation level),可以解决数据读取脏数据,不可重复读,幻想读等问题。
事务传播( PROPAGATION):TransactionDefinition 接口中定义了七个事务传播行为

具体可以参考http://struts2.group.iteye.com/group/topic/3642
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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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