对面向对象的一点疑问,百思不得其解

探讨了在使用Hibernate进行数据库操作时遇到的并发修改问题,特别是在多名管理员同时修改同一记录的情况下,如何避免数据被覆盖。
学JAVA已经有五年了,当然,我现在已经不是一个职业程序员,但一直还是把JAVA当作自己的一项技能,时时用之。但是关于面向对象设计上有个问题一直弄不懂,特别是用HIBERNATE来做数据库操作时。所以向大家讨教。
问题是这样的:[b][size=medium]比如一个User类,记载了一个用户的信息,如姓名、年龄、性别等等。
假设有两个管理员同一时间段对某一个用户的资料进行修改,而且只改资料里面的某一项,其他项和进入修改页面时从数据库里读出来的一样。那么
1.A、B管理员都打开该用户的资料修改页面,这个时候,A、B管理员面前的修改页面是数据都是一样的。
2.A管理员改了“年龄”,B管理员“地址”。
3.A管理员保存更新,“年龄”这一项改变了,其他项和数据库里取出时一样。
4.B管理员也保存更新,“地址”这一项改变了,其他项和数据库里取出时一样。
这样的问题是,A管理员更新的“年龄”被B管理员的更新冲掉了,变成了原来的年龄[/size]。[/b]
这个问题在一些企业应用中还是经常会碰到的,特别是那些需要多人协同,负责采集一个对象的数据的情况。
我在GOOGLE里面也试过,修改自己的Gmail帐号信息,可是还是出现了数据被冲掉的现象。
我现在对这些问题都是采用JDBC直接进行单字段的set XX = ?来解决,但是这样就不是OOD了。
也许对大家来说早就不是问题了,所以想向大家请教!
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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