串行化

串行化调度的 SQL 并发控制写得蛮清楚的，适合搞数据库事务调度的同学。A=3、B=4 的执行过程，照着锁的顺序来一步步走，整个逻辑还挺清晰。不管你是用 MySQL、Oracle 还是 DB2，里面提到的Slock、Xlock这些锁机制基本都能用得上，挺有借鉴意义。 串行化调度的核心，是让你的事务像排队买票一样，一个个来，谁也别插队。像例子里 T1 和 T2 的执行顺序，配上读写操作和锁的使用，你能直观地看出来，为什么A=3、B=4是最终结果。 你要是做并发控制，在意事务隔离性这种事，这种调度策略还真得看看。R(B)、W(A)这些操作都放得明明白白，执行过程一清二楚，对理解事务串行化挺有。 如

图7.6展示了一个可串行化的调度的示例，通过B样条插值技术实现。在这个例子中，通过B样条插值方法，实现了对调度过程的优化。

在数据库事务管理中，可串行化问题指的是当两条指令是不同事务在相同数据项上的操作，并且其中至少有一个是写操作时，这两条指令被称为冲突的。非冲突指令的交换顺序不会影响调度的最终结果。如果调度S可以通过一系列非冲突指令的交换转换成调度S'，则称调度S与S'是冲突等价的。

数据库并发控制确保多个事务并发执行时，数据库的一致性。 考虑以下调度示例，其中 T1 和 T2 代表两个并发事务： T1:1. Slock B (对数据项 B 加共享锁)2. Y=R(B)=2 (读取数据项 B 的值为 2，赋值给变量 Y)3. Unlock B (释放对数据项 B 的共享锁)4. Xlock A (对数据项 A 加排他锁)5. A=Y+1=3 (将变量 Y 的值加 1 后赋值给数据项 A)6. W(A) (写入数据项 A)7. Unlock A (释放对数据项 A 的排他锁) T2:1. Xlock A (对数据项 A 加排他锁)2. Unlock A (释放对数据项 A

改进的Arduino串行绘图仪BetterSerialPlotter是arduino串行绘图仪的升级替代品。您可以以与串行绘图仪应用程序完全相同的方式使用代码，但可享有更多扩展功能。 Better Serial绘图仪的一些优点包括：支持多种波特率和波特率选择、变量名称和颜色的更改、自动滚动选项以及多个y轴和x vs y图的显示。此外，它还支持输出保存到文件和自动缩放图功能。您的arduino程序应该保持不变，只需在setup()函数中使用Serial.begin(BAUD_RATE)打开串行通信通道，并在loop()函数中每次迭代时输出变量，并在结束时输出换行符。

SerialWrite Mex是用C语言编写的工具，允许用户在不依赖Matlab SERIAL接口的情况下，直接写入串行端口。这样设计的初衷是避免Matlab SERIAL经常出现的崩溃和超时问题。该工具提供简洁且易于理解的代码，方便将来进行修改或直接应用。示例代码如下：串行写入（'打开'，'COM40'，57600）； serial_write('write', '你好'); serial_write('write_line', 'World'); %添加\rserial_write('关闭')。

Sharer 是一个同时适用于 .NET 和 Arduino 的串行通信库。它使用 Sharer协议 使桌面应用程序能够在 Arduino 上实现变量的读取与写入，以及远程调用函数。最初为 Ballcuber项目 开发，但现已独立成为一个库。以下是相关示例： 连接Arduino： var connection = new SharerConnection(\"COM3\", 115200); connection.Connect(); 调用函数： // Arduino代码中有一个函数：int Sum(int a, byte b); var result = connection.Ca

固态硬盘（SSD）：以出色的读取和写入速度和低延迟而闻名，是当今最快、最可靠的存储设备之一。 闪存高速缓存：一种非易失性存储设备，充当传统硬盘和主存储之间的缓冲，可提高数据访问速度。 串行连接 SCSI（SAS）磁盘：一种高性能磁盘驱动器，提供快速数据传输和可靠性，常用于企业级应用。 本性能测试对比评估和比较这三种不同存储设备在各种基准测试下的表现，以便为选择最适合特定需求的存储解决方案提供信息。

数据里的归一化操作，是真的蛮关键的一步，尤其你搞机器学习的，肯定绕不开。文档里的内容覆盖挺全，从min-max到z-score，再到怎么多指标、怎么单位量纲问题，讲得都比较实在。像你在训练Neural Network或者SVM的时候，归一化一下，不仅能提升模型表现，还能防止那些稀奇古怪的数据把你模型搞炸了。举个例子，如果你某个特征是 0 到 10000，另一个才 0 到 1，不做归一化，训练过程基本上就是让“大值”统治全场。用min-max直接把它们都压缩到[0,1]，是不是感觉清爽多了？哦对了，像Decision Tree这些模型其实不用太在意归一化，它们对数据分布没那么敏感。但要是你跑SG

图像里的直方图均衡化和规定化，是我平时做图像增强时常用的一对好工具。均衡化主要是为了让图像更通透，看起来细节更丰富，是灰度图，一完，立马就有种“开了 HDR”的感觉。操作流程也不复杂，比如用 MATLAB 的话，只要灰度图一转，CDF 一算，分分钟搞定。也别忘了配个对比图，一目了然。推荐你看下示例代码，挺有参考价值的。规定化的思路就更像“套模板”了。你想让当前图像的风格对齐另一个图？这招就派上用场了。自己设个目标直方图，对应 CDF 做个匹配，灰度一映射，搞定。效果也比较稳，调色调得准的就靠它。代码部分也不绕，目标分布你可以手动定义，或者从别的图里抠。用的时候注意数据类型别搞错，round和数