hibernate中的optimistic-lock(...

基于Simulink的BCH码编解码仿真建模示例 BCH码是一类循环码,能够纠正一定数量的随机错误。灵活性:可以根据需要选择不同的码长和纠错能力。高效性:适用于短码长和中等码长的场景,广泛用于卫星通信、存储系统等。实现简单:编码和解码过程可以通过硬件或软件高效实现。在本示例中,我们将使用MATLAB/Simulink中的和模块来完成BCH码的编解码操作,并通过仿真验证其误码率(BER)性能。通过本指南,我们介绍了如何基于Simulink搭建一个BCH码的编解码模型,并进行了仿真以验证其性能。背景介绍:理解BCH码的基本原理及其在通信系统中的应用。 阅读详情

注意:要在user表中增加一个字段:version int  
User.hbm.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN"
"http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd">
<!--
    Mapping file autogenerated by MyEclipse Persistence Tools
-->
<hibernate-mapping>
<class name="com.shiryu.otm.User" table="user" dynamic-update="true" dynamic-insert="true" optimistic-lock="version" >
    <id name="id" type="java.lang.Integer">
      <column name="id" />
      <generator class="native" />
    </id>
    <!-- 使用乐观锁 -->
    <version name="version" column="version" type="java.lang.Integer" />

    <property name="name" type="java.lang.String">
      <column name="name" length="50" />
    </property>
    <property name="age" type="java.lang.Integer" column="age" />

    <set name="addresses" table="address" cascade="all" order-by="address desc">

      <key column="user_id"></key>
      <one-to-many class="com.shiryu.otm.Address" />
    </set>
</class>
</hibernate-mapping>




OptimisticlLockingTest.java

package com.shiryu.otm;

import java.util.List;

import org.hibernate.Criteria;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.SessionFactory;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.cfg.Configuration;
import org.hibernate.criterion.Expression;

//乐观锁 Optimistic Lock
public class OptimisticLockingTest {
    public static void main(String[] args) {
        SessionFactory sessionFactory = new Configuration().configure().buildSessionFactory();
        Session session = sessionFactory.openSession();
        Criteria criteria = session.createCriteria(User.class);
        criteria.add(Expression.eq("name", "zhaiyu"));

        List l = criteria.list();

        User user = (User) l.get(0);
        Transaction tr = session.beginTransaction();
        user.setAge(21);// 更新age字段
        tr.commit();
        session.close();
        // 每次对数据库进行更新时,数据库中version都在递增

        // 现在我们尝试在tr.commit之前,启动另外一个Session,对zhaiyu用户进行操作,模拟并发时的情景

        Session session1 = sessionFactory.openSession();
        Criteria criteria1 = session1.createCriteria(User.class);
        criteria1.add(Expression.eq("name", "zhaiyu"));

        Session session2 = sessionFactory.openSession();
        Criteria criteria2 = session2.createCriteria(User.class);
        criteria2.add(Expression.eq("name", "zhaiyu"));

        List userList1 = criteria1.list();
        List userList2 = criteria2.list();

        User user1 = (User) userList1.get(0);
        User user2 = (User) userList2.get(0);

        Transaction tr1 = session1.beginTransaction();
        Transaction tr2 = session2.beginTransaction();

        user1.setAge(26);// 更新age字段
        tr1.commit();

        user2.setAge(44);// 更新age字段
        tr2.commit();// 系统出现StaleObjectStateException异常,并指出版本检测失败
    }
}

零基础入门simulink仿真--通信领域的调制解调技术:基于Simulink的PM信号调制与解调仿真建模示例 PM的基本原理是将基带信号(如语音或音乐信号)加载到高频载波信号的相位上。通过改变载波的瞬时相位,可以实现信息的传输。PM的优点包括抗噪声能力强、频谱利用率较高等,但其解调过程相对复杂。通过Simulink,我们可以通过模块化的建模方式实现PM信号的调制和解调过程,并观察信号在信道中的传输效果。通过本指南,我们介绍了如何基于Simulink搭建一个完整的PM信号调制与解调仿真模型,并进行仿真和性能评估。背景介绍:理解PM信号调制与解调的基本原理及其应用。所需工具和环境:列出进行PM仿真所需的工具和环境。 阅读详情

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