SELECT FOR UPDATE语句

本文探讨了MySQL中SELECT FOR UPDATE语句的使用,特别是在InnoDB存储引擎下如何实现悲观锁。通过官方数据库sakila的实例,解释了如何正确指定主键以实现行级锁定,避免全局表锁,确保并发事务处理的安全性。

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悲观锁实现:以下实例使用MySQL官方数据库sakila

--关闭自动提交事务
SET autocommit=0;
--city表中city_id的行数据会被锁定,其它的事务必须等本次事务提交之后才能执行。
START TRANSACTION;
SELECT * FROM city WHERE city_id=1 FOR UPDATE;
SELECT sleep(10);
COMMIT;

NOTE:只有SELECT ..
### MATLAB 中神经网络正则化实现 #### 使用 `train` 函数进行 BP 神经网络训练并加入 L2 正则化项 在 MATLAB 的 Neural Network Toolbox 中,可以通过调整参数来引入 L2 正则化。具体来说,在创建和配置多层感知器 (MLP) 或其他类型的前馈神经网络时,可以利用性能函数中的权重衰减系数 (`mu`) 来控制正则化的强度。 对于标准反向传播算法而言,默认情况下已经包含了简单的早期停止机制作为防止过拟合的一种形式;然而为了更精确地施加 L2 范数惩罚,则需显式设定 `net.trainParam.mu` 属性[^1]。 下面给出一段具体的代码片段用于说明如何构建带 L2 正则化的 BP 网络: ```matlab % 导入数据集 data = readtable('your_dataset.xlsx'); % 替换为实际文件路径 X = table2array(data(:, 1:end-1)); % 特征矩阵 T = table2array(data(:, end)); % 目标向量 % 创建三层BP神经网络(输入层、隐藏层、输出层) hiddenLayerSize = 10; net = patternnet(hiddenLayerSize); % 设置训练参数 net.divideParam.trainRatio = 70/100; % 训练集比例 net.divideParam.valRatio = 15/100; % 验证集比例 net.divideParam.testRatio = 15/100; % 测试集比例 % 添加L2正则化 lambda = 0.01; % 定义正则化因子大小 net.performFcn = 'msereg'; % 修改默认性能函数至含正则化的版本 net.performParam.ratio = lambda / (1 + lambda); % 开始训练过程 [net,tr] = train(net,X,T); ``` 上述脚本展示了怎样通过修改性能函数(`performFcn`)以及相应参数(`performParam.ratio`)的方式引入 L2 正则化到基于梯度下降法更新权值的过程中去。这里选用的是混合均方误差与正则化项的形式——即所谓的 "Regularized Mean Squared Error"(RMSE),它允许用户自定义两者之间的相对重要程度。 值得注意的是,当采用这种方式实施正则化措施之后,应当仔细监控验证错误的变化趋势以找到优解,并适当调节超参如学习率、迭代次数等确保模型既过分复杂也欠拟合给定样本空间内的模式特性。
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