事务处理是为了防止在网络

  事务处理是为了防止在网络上多用户对数据库的并发操作破坏数据的一致性和完整性,而事务处理主要通过SqlTransaction对象完成,其主要的方法有:Commit()方法主要负责提交事务处理完成真正的数据库查询更新操作,Rollback()方法主要负责当数据查询更新等数据库操作出现异常时的事务回滚。ADO.NET的事务处理主要通过SqlCommand对象来实现事务对象,代码如下:

  using (SqlConnection con = new SqlConnection("Data Source = localhost; Initial Catalog = UserDate; Integrated Security = True"))

  {

  SqlTransaction transql = null;//申明SqlTransaction对象的实例

  SqlCommand cmd = new SqlCommand();

  try

  {

  con.Open();//创建数据库链接

  transql = con.BeginTransaction();//开始事务处理

  cmd.Connection = con;//设置Command对象的链接

  cmd.Transaction = transql;//设置Command对象的事务

  //设置带参数的SQL语句

  cmd.CommandText = "INSERT INTO b1(name, company, position, shijian) VALUES(@Name, @Company, @Position, @Datetime)";

  //为参数赋值(注意参数在数据库中的数据类型)

  cmd.Parameters.Add(new SqlParameter("Name", Name.Text));

  cmd.Parameters.Add(new SqlParameter("Company", Company.Text));

  cmd.Parameters.Add(new SqlParameter("Position", Position.Text));

  cmd.Parameters.Add(new SqlParameter("Datetime", DateTime.Parse(Datetime.Text)));//注意数据类型转换

  //执行SQL语句

  cmd.ExecuteNonQuery();

  //提交事务

  transql.Commit();

  Response.Write("添加成功!
");

  }

  catch

  {

  //如果程序抛出异常则做事务回滚

  transql.Rollback();

  }

  }

  注:在上面的代码中,特别要注意SqlTransaction的实例接收的是SqlConnection实例的BeginTransaction()的返回值,SqlCommand的实例的Transaction属性接收的是SqlTransaction的实例,即SqlConnection实例的BeginTransaction()的返回值,而整个事务的过程是由SqlCommand实例来书写的,也就是说,在SqlCommand实例里面的代码相对应的事务都由SqlTransaction的实例自动生成,前提是必须要有transql = con.BeginTransaction();cmd.Transaction= transql;这两句代码,最后用SqlTransaction的Commit()方法或者Rollback()对事务进行提交或者回滚

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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