悲观锁和乐观锁

并发控制解析
本文深入探讨了悲观并发控制和乐观并发控制两种技术。悲观锁通过在整个数据处理过程中锁定数据,依赖数据库锁机制,确保数据安全但可能降低效率。乐观锁则记录数据版本,仅在提交时检查版本一致性,避免锁冲突,提高并发性能。

悲观并发控制,又叫悲观锁,在整个数据处理的过程中,将数据处于锁定状态,悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制。例如:当前正在进行更新数据,就会对该数据进行加锁,其他操作不能对该数据进行查看或者更新,以免出现错误数据。具体的使用:在编写sql的时候尾部加上for update即可,通过开启排他锁的方式实现悲观锁。这样做的好处就是使数据更为安全,但是效率会降低,加锁机制会让数据库产生额外的开销,还增加了产生死锁的机会。

乐观并发控制,又叫乐观锁,它实现的方式就是记录数据版本,每更新一次,版本加1,在进行更新操作的时候先查到当前数据的版本号,提交数据的时候再核对,如果再次提交之前已经有操作对该条数据进行更新,那么这两个版本号不匹配,提交失败,进行回滚。实现数据版本有两种方式,一种是使用版本号,一种是使用时间戳。直到提交的时候才去锁定,所以不会产生任何的锁和死锁。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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