悲观锁与乐观锁

悲观锁

悲观锁的实现,通常依赖于数据库机制,在整个过程中将数据锁定,其它任何用户都不能读取或修改!

public void testLoad1() {
		Session session = null;
		try {
			session = HibernateUtils.getSession();
			session.beginTransaction();
			// LockMode设置锁类型,不支持lazy。
			Inventory inv = (Inventory)session.load(Inventory.class, 1, LockMode.UPGRADE);
			System.out.println("itemName=" + inv.getItemName());
			System.out.println("quantity=" + inv.getQuantity());
			inv.setQuantity(inv.getQuantity() - 200);
			session.update(inv);
			session.getTransaction().commit();
		}catch(Exception e) {
			e.printStackTrace();
			session.getTransaction().rollback();
		}finally {
			HibernateUtils.closeSession(session);
		}	
	}

 ---------------------------------------------------------------------------------------------

乐观锁

大多数基于数据版本记录机制(version)实现,一般是在数据库表中加入一个version字段
读取数据时将版本号一同读出,之后更新数据时版本号加一,如果提交数据时版本号小于或等于数据表中
的版本号,则认为数据是过期的,否则给予更新

 

hibernate自动控制version。

 

<class name="com.bjsxt.hibernate.Inventory" table="t_inventory" optimistic-lock="version">
		<id name="itemNo">
			<generator class="native"/>
		</id>
		<version name="version"/>
		<property name="itemName"/>
		<property name="quantity"/>
	</class>

 

 

public class Inventory {

	private int itemNo;
	
	private String itemName;
	
	private int quantity;
	
	private int version;

	public int getItemNo() {
		return itemNo;
	}

	public void setItemNo(int itemNo) {
		this.itemNo = itemNo;
	}

	public String getItemName() {
		return itemName;
	}

	public void setItemName(String itemName) {
		this.itemName = itemName;
	}

	public int getQuantity() {
		return quantity;
	}

	public void setQuantity(int quantity) {
		this.quantity = quantity;
	}

	public int getVersion() {
		return version;
	}

	public void setVersion(int version) {
		this.version = version;
	}
	
}

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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