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MySQL一行数据,锁这么多吗?

加了排他锁之后,后续对该范围数据的写和读操作都将被阻塞,另外一个共享锁不会阻塞读取,而是阻塞写入,但是这往往会带来一些问题,比如电商场景下更新库存时候,我们为了保障数据的一致性更新往往需要先将该商品数据锁住...id,这样当一个事务执行的时候,很容易能知道自己能看见什么数据,不能看见什么数据,这时候读取数据自然也就不会受到锁的影响能够正常地读取啦。...首先是 RC 级别,这个级别下的加锁规则是比较简单的,因为涉及到行锁,首先我们先设计一张表 CREATE TABLE `t_db_lock` ( `id` int(11) NOT NULL,...,由于行锁是加在索引上,因此这时候 a 列相关索引数据上了锁; ▶︎ 但是为啥这时候我更新 id=0 的数据也被阻塞了呢?...因为这时除了加 a 上的索引,还有回表更新的操作,此时访问到的主键上的索引也会被加锁,因为是同一行,所以此时更新同样被阻塞住; ▶︎ 同样的道理,当我们去更新的 b=0 的数据对应的主键索引上也是同一条数据

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一行语句,锁这么多?

加了排他锁之后,后续对该范围数据的写和读操作都将被阻塞,另外一个共享锁不会阻塞读取,而是阻塞写入,但是这往往会带来一些问题,比如电商场景下更新库存时候,我们为了保障数据的一致性更新往往需要先将该商品数据锁住...id,这样当一个事务执行的时候,很容易能知道自己能看见什么数据,不能看见什么数据,这时候读取数据自然也就不会受到锁的影响能够正常地读取啦。...首先是 RC 级别,这个级别下的加锁规则是比较简单的,因为涉及到行锁,首先我们先设计一张表 CREATE TABLE `t_db_lock` ( `id` int(11) NOT NULL,...,由于行锁是加在索引上,因此这时候 a 列相关索引数据上了锁; ▶︎ 但是为啥这时候我更新 id=0 的数据也被阻塞了呢?...因为这时除了加 a 上的索引,还有回表更新的操作,此时访问到的主键上的索引也会被加锁,因为是同一行,所以此时更新同样被阻塞住; ▶︎ 同样的道理,当我们去更新的 b=0 的数据对应的主键索引上也是同一条数据

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如何使用 Python 删除 csv 中的一行

在本教程中,我们将学习使用 python 删除 csv 中的一行。我们将使用熊猫图书馆。熊猫是一个用于数据分析的开源库;它是调查数据和见解的最流行的 Python 库之一。...它包括对数据集执行操作的几个功能。它可以与NumPy等其他库结合使用,以对数据执行特定功能。 我们将使用 drop() 方法从任何 csv 文件中删除该行。...最后,我们打印了更新的数据。 示例 1:从 csv 文件中删除最后一行 下面是一个示例,我们使用 drop 方法删除了最后一行。...最后,我们使用 to_csv() 将更新的数据帧写回 CSV 文件,再次设置 index=False。...它提供高性能的数据结构。我们说明了从 csv 文件中删除行的 drop 方法。根据需要,我们可以按索引、标签或条件指定要删除的行。此方法允许从csv文件中删除一行或多行。

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Power Query合并查询,怎样像VLookup那样第1行的数据

小勤:Power Query里的合并查询(参考文章:vlookup虽好,然难承大数据之重【PQ关联表合并】)强大过头了!我现在的数据一对多的,只想把第1行的数据取回来,该怎么办?...大海:只想第1行的数据其实也很简单啊。...方法也很多,比如简单操作的话,你可以展开后再删重复项…… 小勤:这个操作起来是简单,但总感觉有点儿儍啊…… 大海:当然,还有更好的方法,那就是在展开数据之前,直接用Table.TransformColumns...进行转换(提取合并查询表中的数据),即对合并查询步骤生成的公式修改如下(增加紫色划线部分): 小勤:啊,原来这样!...大海:对的,通过这种方法,你还可以继续修改其中的转换参数,想要多少行就多少行,或对表进行各种处理后再展开数据。比如,不是提取第2行,而是要提取前2行: 小勤:牛!

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弱水三千,你标!AL(主动学习)结合GAN如何?

这次简单记录下、GAN和主动学习结合的一些论文,不当处、望指正~ Active Learning 主动学习: 背景 众所周知,深度学习的崛起和广泛应用是依靠着大量的标注数据的,但在很多场合下,大规模数据的标注成本太高...进一步地,VAE和判别器之间进行对抗学习: VAE尽可能让判别器预测所有的数据都是来自于标记池,判别器尽可能在隐空间层面区分是否为标记数据。...如下图所示,(XL,YL)表示打好标签的标记池中的标记数据, (XU)表示在大量未标记数据池中的数据。...对抗网络中将输入映射到潜码空间,并且给一个标签,若样本是标记数据,则为1,如果是未标记数据,则为0。...而VAAL仅使用了标注数据训练分类器。不同之前的方法,该文作者在VAAL基础上,提出不仅使用已标注的数据训练分类器,同时还使用未标注的和生成的数据联合训练整个模型。 ? ? 先暂时写到这吧==

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一行代码如何隐藏 Linux 进程?

作者 | dog250 原文 | https://blog.csdn.net/dog250/article/details/108032383 总有朋友问隐藏Linux进程的方法,我说你想隐藏到什么程度...本文介绍一种将Linux进程小隐于用户的非常规方法,仅仅一行代码: 修改掉进程的pid即可。 注意是小隐,所以,不值得反制,逗一下高级会议工程师搞个恶作剧玩玩得了。...如果你觉得 guru 模式的 stap 怪怪的,那么你完全可以编写自己独立的 Linux kernel module,采用修改完即退的方法: target->pid = xxxx; return -1;...是不是比各种hook法简单多了,所谓的动数据而不要动代码!...是不是比各种 hook 法简单多了,所谓的动数据而不要动代码! 简单的说一下原理: task被创建的时候,根据其pid注册procfs目录结构。

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机器学习:不能数据

研究机器学习,既要数据拟合,也要能解释数据。 ?...「数据拟合」方法的信念源自研究者相信理性决策就隐藏在数据本身之中。相较而言,数据解释学派却并不将数据视为唯一的知识来源,而是一种用于解读现实的辅助手段——这里的「现实」是指生成数据的过程。...大量机器学习任务都需要对稀疏的新数据进行快速解读并快速响应,而这些新数据又实在过于稀疏,以至于无法通过随机突变来过滤。...更重要的是,科学知识可通过主动引导数据数据源的选择或过滤过程来加快进化速度。选择使用哪些数据或运行哪些实验前,需要从理论上假设性地考虑每种选择会得到怎样的结果以及它们在未来提升性能的可能性。...「数据拟合」和「数据解释」平衡的混合策略能更好地让我们把握进化过程所需的知识编译的各个阶段。

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