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本文解释了数据库事务中幻读的概念,即在一个事务读取某些行之后,另一个事务插入了一条新记录,这条新记录满足第一个事务的查询条件,从而导致第一个事务再次查询时看到额外的数据。

3,幻读
事务1读取指定的where子句所返回的一些行。然后,事务2插入一个新行,这个新行也满足事务1使用的查询where子句。然后事务1再次使用相同

的查询读取行,但是现在它看到了事务2刚插入的行。这个行被称为幻象,
因为对事务1来说,这一行的出现是不可思议的。
举个例子:
事务1:请求没有预定的,双人床房间列表。
事务2:向Reservation表中插入一个新纪录,以预订99号房间,并提交。
事务1:再次请求有双人床的未预定的房间列表,99号房间,不再位于列表中。
注:幻读,针对的是,Insert操作。如果事务2,插入的记录,没有提交。那么同时也是脏读。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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