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    spring的事务隔离级别「建议收藏」

    ⑴ 原子性(Atomicity)   原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功,要么全部失败回滚,这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念,因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库,如果操作失败则不能对数据库有任何影响。 ⑵ 一致性(Consistency)   一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。   拿转账来说,假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000,那么不管A和B之间如何转账,转几次账,事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000,这就是事务的一致性。 ⑶ 隔离性(Isolation)   隔离性是当多个用户并发访问数据库时,比如操作同一张表时,数据库为每一个用户开启的事务,不能被其他事务的操作所干扰,多个并发事务之间要相互隔离。   即要达到这么一种效果:对于任意两个并发的事务T1和T2,在事务T1看来,T2要么在T1开始之前就已经结束,要么在T1结束之后才开始,这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。   关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别,稍后会介绍到。 ⑷ 持久性(Durability)   持久性是指一个事务一旦被提交了,那么对数据库中的数据的改变就是永久性的,即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。   例如我们在使用JDBC操作数据库时,在提交事务方法后,提示用户事务操作完成,当我们程序执行完成直到看到提示后,就可以认定事务以及正确提交,即使这时候数据库出现了问题,也必须要将我们的事务完全执行完成,否则就会造成我们看到提示事务处理完毕,但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。

    02

    剑指offer 不用加减乘除做加法

    首先看十进制是如何做的: 5+7=12,三步走  第一步:相加各位的值,不算进位,得到2。  第二步:计算进位值,得到10. 如果这一步的进位值为0,那么第一步得到的值就是最终结果。  第三步:重复上述两步,只是相加的值变成上述两步的得到的结果2和10,得到12。  同样我们可以用三步走的方式计算二进制值相加: 5-101,7-111  第一步:相加各位的值,不算进位,得到010,二进制每位相加就相当于各位做异或操作,101^111。  第二步:计算进位值,得到1010,相当于各位做与操作得到101,再向左移一位得到1010,(101&111)<<1。  第三步重复上述两步, 各位相加 010^1010=1000,进位值为100=(010&1010)<<1。  继续重复上述两步:1000^100 = 1100,进位值为0,跳出循环,1100为最终结果。

    02

    剑指offer No.48 不用加减乘除做加法

    首先看十进制是如何做的: 5+7=12,三步走  第一步:相加各位的值,不算进位,得到2。  第二步:计算进位值,得到10. 如果这一步的进位值为0,那么第一步得到的值就是最终结果。  第三步:重复上述两步,只是相加的值变成上述两步的得到的结果2和10,得到12。  同样我们可以用三步走的方式计算二进制值相加: 5-101,7-111  第一步:相加各位的值,不算进位,得到010,二进制每位相加就相当于各位做异或操作,101^111。  第二步:计算进位值,得到1010,相当于各位做与操作得到101,再向左移一位得到1010,(101&111)<<1。  第三步重复上述两步, 各位相加 010^1010=1000,进位值为100=(010&1010)<<1。  继续重复上述两步:1000^100 = 1100,进位值为0,跳出循环,1100为最终结果。

    05

    SciPy 稀疏矩阵(6):CSC

    上回说到,CSR 格式的稀疏矩阵基于程序的空间局部性原理把当前访问的内存地址以及周围的内存地址中的数据复制到高速缓存或者寄存器(如果允许的话)来对 LIL 格式的稀疏矩阵进行性能优化。但是,我们都知道,无论是 LIL 格式的稀疏矩阵还是 CSR 格式的稀疏矩阵全都把稀疏矩阵看成有序稀疏行向量组。然而,稀疏矩阵不仅可以看成是有序稀疏行向量组,还可以看成是有序稀疏列向量组。我们完全可以把稀疏矩阵看成是有序稀疏列向量组,然后模仿 LIL 格式或者是 CSR 格式对列向量组中的每一个列向量进行压缩存储。然而,模仿 LIL 格式的稀疏矩阵格式 SciPy 中并没有实现,大家可以尝试自己去模仿一下,这一点也不难。因此,这回直接介绍模仿 CSR 格式的稀疏矩阵格式——CSC 格式。

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    领券