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我也要
1.Required：共享型
若1处在一个事务中调用了2，则2直接和1在同一个事务中。若1没有任何事务，则系统会默认给2创建一个新事务。此策略适合大多数情况。
2.RequiredNew：独立型
若1在一个事务中调用了2，则系统先将1的事务挂起，不管、之后为2设置一个新事务，执行完毕后恢复1的事务。若1没有事务，则会为2新开一个事务。
3.Mandatory：强制共享型
若1处在一个事务中调用了2，则2直接和1在同一个事务中。若1没有任何事务，直接抛出异常——Transaction RequiredException。
4.NotSupported：无助独立型
若1在一个事务中调用了2，则系统先将1的事务挂起，不管、之后2不开启任何事务，执行完毕后恢复1的事务。若1没有事务，2也直接执行。
5. Supported：啃老型
若1处在一个事务中调用了2，则2直接和1在同一个事务中。若1没有任何事务，直接执行2。
6.Never：捣乱型
若1处在一个事务中调用了2，则抛出RemoteException。若1没有任何事务，直接执行2也不会为它开启任何事务。
电力抄表协议DL/T645和698.45到底有啥区别？一张图帮你选对协议
本文深入对比了电力抄表协议DL/T645和DL/T698.45的技术差异，从协议架构、报文结构、功能覆盖到实施成本进行全面分析。通过实际案例和数据，揭示698.45协议在通信效率、业务扩展性和长期成本上的优势，并提供清晰的选型决策流程图，帮助工程师根据具体需求选择最适合的电力抄表协议。
Java 事务的传播性（Transactional）
事务的传播性是Spring特有的概念，是基于Spring AOP技术实现的，原本的方法不具备事务的功能，运用Spring AOP的方式动态的增加了事务的功能，来确保数据库的数据的一致性。
全志T133-s3（Tina Linux）下RTL8723DS WiFi驱动移植与调试实战
本文详细介绍了在全志T133-s3平台（Tina Linux）上移植RTL8723DS WiFi驱动的完整流程，包括硬件连接、驱动源码获取、内核配置、系统适配、设备树配置以及常见问题排查。通过实战案例，帮助开发者快速解决SDIO接口通信、固件加载、电源管理等关键问题，实现稳定的WiFi功能。
Spring（四）——事务传播性（介绍、例子解释、等级介绍、xml 配置事务传播、Java / xml 配置事务隔离、事务超时属性/只读属性、事务回滚规则、@Transactional 注解使用细节）
Spring（四）——事务传播性（介绍、例子解释、等级介绍、代码实现） 一、事务传播性 1、事务传播性介绍 Spring相应的定义了一个枚举类来方便使用事务传播行为： 2、事务传播性例子解释 还是用经典的转账例子： 以前转账都是在 dao 层写好各自的数据库逻辑，然后 service 层调用 dao 层的两个方法，完成一方减钱另一方加钱的逻辑，事务的话就是把这两个逻辑包裹起来。 现在就不用这个方法；在减钱的逻辑里面调用加钱的方法，这么一来只需要调用减钱的逻辑，就自然而然的使用到加钱逻辑，一套方法走下来就
实战复盘：如何用ATE（自动测试设备）搞定一颗MCU的功能测试全流程
本文详细解析了如何利用ATE（自动测试设备）完成MCU功能测试的全流程，涵盖测试需求分析、测试向量生成、ATE测试程序开发及调试实战。通过真实案例分享，帮助工程师高效解决芯片测试中的常见问题，提升Functional Test的准确性和效率。
从零到一：基于DESeq2的转录组差异表达分析实战指南
本文详细介绍了基于DESeq2的转录组差异表达分析实战指南，涵盖数据准备、标准化处理、差异分析及结果解读等关键步骤。DESeq2凭借其稳定性和对低表达基因的友好处理，成为转录组数据分析的首选工具。文章还提供了常见问题排查和优化建议，帮助研究者高效完成从分析到发表的完整流程。
详解事务传播特性
事务传播特性汇总： required：使用当前的事务，如果当前没有事务，则创建一个事务，子方法是必须运行在一个事务中的，如果当前存在事务，则加入这个事务，成为一个整体。 supports:如果当前有事务，则使用事务，如果当前没有事务，则不使用事务 mandatory：该传播属性强制必须存在一个事务，如果不存在，则抛出异常 required_new:如果当前有事务，则挂起该事务，并且自己创建一个新的事务给自己使用；如果当前没有事务，则同required not_support:如果当前有事务，..
【Qt实战项目】记事本完整项目
效果图如下所示： 全部代码如下： #include “notepad.h” #include int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); MainWindow w; w.showMaximized(); return a.exec(); }
Spring 七种事务传播性介绍
方法B的事务传播性设置为REQUIRES_NEW，当被方法A调用时，此时方法A的事务1会被挂起，方法B开启自己的事务2，然后执行insert，此时并没有提交；b.调用TestBServcie的B方法，由于B方法也声明了事务，并且传播性是REQUIRED，所以方法B的事务，合并到方法A开启的事务中。方法A调用方法B时，方法B的传播性为NOT_SUPPORTED,不支持事务，然后挂起外层方法A的事务，方法B以非事务的方式执行insert。内层方法B抛出异常，则会回滚方法B的所有操作，但不影响外层事务方法A。
ABB机器人绝对精度实战：从焊接路径优化到TCP控制（附配置步骤）
本文深入探讨了ABB机器人绝对精度在焊接路径优化中的核心价值。通过对比重复定位精度，阐明绝对精度如何补偿机械误差，确保TCP在整个运动路径上的轨迹精度。文章提供了从示教器激活绝对精度功能的详细配置步骤，并分享了针对焊接抖动和实现0.2mm路径精度的进阶调优技巧，包括TCP标定、伺服参数优化与系统维护。
【Python深度学习】做深度学习训练时，如果数据集太大，无法一次性加载进GPU，应该如何做？
方法核心思想优点缺点适用场景实现复杂度小批量训练（Mini-Batch Training）与数据加载器（DataLoader）将数据集划分为小批量，每次只加载一个小批量到GPU中进行训练。- 易于实现- 是深度学习的标准做法- 支持多进程加载- 内存可能成为瓶颈- 需要调整批量大小避免内存不足适用于大部分场景低数据分片与分布式训练（Data Sharding & Distributed Training）将数据集分片，每个GPU或节点处理其中一部分数据，分布式训练。
spring事务的传播性
spring事务的传播性 1、事务的传播性 研究的是多个事务存在时的处理策略 1）REQUIRED：如果存在一个事务，则支持当前事务，如果当前没有事务，就新建一个事务。这是最常见的选择。 2）SUPPORTS：如果存在一个事务，支持当前事务，如果当前没有事务，就以非事务方式执行。 3）MANDATORY：如果存在一个事务，支持当前事务，如果当前没有事务，就抛出异常。 4）REQUIRES_NEW：新建事务，如果当前存在事务，把当前事务挂起。 5）NOT_SUPPORTED：以非事务方式执行操作，如果当前存在
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 利用目标检测轻量化网络MobileNetV2替换Backbone（yolov11系列全系轻量化）
本文给大家带来的改进机制是，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征，同时去除狭窄层中的非线性，以维持表征能力。MobileNetV2在性能上和精度上都要比V1版本强很多，其在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中都展现了一定的有效性。YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、MobileNetV2的框架原理。
Spring事务传播性
所谓的事务传播性是指：当多个含有事务方法嵌套调用时，这些方法处理事务的规则 比如：当事务方法A调用事务方法B时，内层事务方法B会合并到外层调用者A方法的事务中，还是会新开起自己的事务。另外如果合并到外层事务，那么内层事务回滚后，外层方法会不会回滚，这些就是由spring事务传播性规则控制的。 Spring事务传播性处理这种嵌套事务的行为一共定义了7种处理方式： PROPAGATION_REQUIRED PROPAGATION_REQUIRED_NEW PROPAGATION_SUPPORT PRO.
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
Spring - 捋明白 Spring 事务、隔离性、传播性
事务的重要性不言而喻，Spring 对事务也提供了非常丰富的支持，各种支持的属性应有尽有。 然而很多小伙伴知道，这里有两个属性特别绕： 隔离性 传播性 1、什么是事务 数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，这些操作要么一起成功，要么一起失败，是一个不可分割的工作单元。 在我们日常工作中，涉及到事务的场景非常多，一个 service 中往往需要调用不同的 dao 层方法，这些方法要么同时成功要么同时失败，我们需要在 service 层确保这一点。 说到事务最典型的案例
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
java spring 事务传播_实战Spring事务传播性与隔离性
一、事务传播性1.1 什么是事务的传播性事务的传播性一般在事务嵌套时候使用，比如在事务A里面调用了另外一个使用事务的方法，那么这俩个事务是各自作为独立的事务执行提交，还是内层的事务合并到外层的事务一块提交那，这就是事务传播性要确定的问题。下面一一介绍比较常用的事务传播性。首先奉上事务拦截器TransactionInterceptor事务处理流程图：拦截器.png1.2 PROPAGATION_RE...
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
被我忽略的事务的传播性
今天在回顾之前学的事务时，有一个点完全遗忘了。那就是事务的传播性，事务的 propagation 属性。 举个例子： 上淘宝买东西，我买本 【Spring 揭秘】，就在下单的时候，我支付宝钱不够，支付失败，这个支付的过程肯定带事务的，支付失败就代表之前的操作都会回滚，数据不进入数据库【其实是会进的，在未付款订单里面，等待付款】，我要讲的是，我浏览商品的这个记录也应该在...
Spring的事务传播性
在项目中经常需要使用log4jlog4j基本概念log4j配置配置详解 log4j基本概念 在写代码有时需要打印日志，比如：调试代码；应用出现问题，进行分析、定位、解决问题的时候；想将日志信息作为离线的业务进行数据分析等等。最简单的打印日志的方式就是使用系统本身的输出语句，不过对于大多数需求这种方式都是不能满足的。使用日志框架的好处：方便、自在、功能强大能够满足各种需求。通过使用log4j，可...
为了不再被事务坑，我读透了Spring的事务传播性。
所以作者对Spring的事务深恶痛绝，这次我们来再次对spring的事务发起进攻，还是用用户中奖这个例子去解释这个Spring的事务（用户：麻烦给一下出场费），防止以后再次出现这样的情况，这次我们的攻击点就是spring的事务的七种传播性。Spring框架中的事务传播性是指当一个事务方法被另一个事务方法调用时，如何处理这种嵌套调用的情况。，但是这里大家不要把Spring的事务和mysql的隔离级别搞混了。这里面是他的实现类，在这里，除了往user表中插入了一条数据，还往中奖记录表中添加了一条数据。
spring事务之传播性
一、事务传播性 什么是事务的传播性 事务的传播性一般在事务嵌套时候使用，比如在事务A里面调用了另外一个使用事务的方法，那么这俩个事务是各自作为独立的事务执行提交，还是内层的事务合并到外层的事务一块提交那，这就是事务传播性要确定的问题。下面一一介绍比较常用的事务传播性。 1.1 PROPAGATION_REQUIRED(同一个事务) Spring默认的事务传播机制，如果外层有事务则当前事务加入到...
事务隔离级别和传播行为_实战Spring事务传播性与隔离性
一、事务传播性1.1 什么是事务的传播性事务的传播性一般在事务嵌套时候使用，比如在事务A里面调用了另外一个使用事务的方法，那么这俩个事务是各自作为独立的事务执行提交，还是内层的事务合并到外层的事务一块提交那，这就是事务传播性要确定的问题。下面一一介绍比较常用的事务传播性。首先奉上事务拦截器TransactionInterceptor事务处理流程图：拦截器.png1.2 PROPAGATION_RE...
springboot事务【传播性与隔离性】
什么是事务？传播性，隔离性
浅析Spring事务的传播性
方法A和方法B的事务传播性都为PROPAGATION_REQUIRED 当方法A调用方法B, 方法B报错, 即使报错被外层捕获, 整体事务也会回滚.报错信息为UnexpectedRollbackException: Transaction rolled back because it has been marked as rollback-only 代码演示 @Override publ...
spring 七种事务传播性介绍
Spring 事务传播性是指， 在Spring的环境中，当多个含有事务的方法嵌套调用时，每个事务方法都处于自己事务的上下文中，其提交或者回滚行为应该如何处理。通俗讲，就是当一个事务方法调用另外一个事务方法时，事务如何跨上下文传播。1）当事务方法A调用事务方法B时，事务方法B是合并到事务方法A中，还是开启新事务？2）当事务方法B抛出异常时 ，在合并事务或者开启新的事务的场景中，事务的回滚是如何处理的？以上事务的处理规则，都取决于事务传播级别的设置。
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