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    A和B接口同时修改table字段,无法确认调用顺序

    AB两个接口更新同一个表的字段,但是以B接口下发数据为准,上游调用A接口的同时调用C接口,C接口再同时调用B接口,理论情况下更新时间是按着A先插入了tabel的字段,B再进行更新,最终数据是以B接口下发数据为准的,但由于A接口下发业务逻辑复杂,导致短时间A接口未提交事务时B接口被调用就进行了更新并提交事务导致A接口的事务提交覆盖了B操作,但更可怕的就是A还未提交事务,表中无数据可更新,B无法更新的情况如何更新数据?目前方案在B接口调用时放入缓存数据,在A接口被调用时缓存中有数据则更新缓存中的数据,没有则表明此时B还未被调用则不更新,常规的发生异常或者B后提交事务可以解决,但是A未提交事务时,B无法更新的情况如何处理?

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    解决同时修改数据库表字段的调用顺序问题

    AB两个接口更新同一个表的字段,但是以B接口下发数据为准,上游调用A接口的同时调用C接口,C接口再同时调用B接口,理论情况下更新时间是按着A先插入了tabel的字段,B再进行更新,最终数据是以B接口下发数据为准的,但由于A接口下发业务逻辑复杂,导致短时间A接口未提交事务时B接口被调用就进行了更新并提交事务导致A接口的事务提交覆盖了B操作,但更可怕的就是A还未提交事务,表中无数据可更新,B无法更新的情况如何更新数据?目前方案在B接口调用时放入缓存数据,在A接口被调用时缓存中有数据则更新缓存中的数据,没有则表明此时B还未被调用则不更新,常规的发生异常或者B后提交事务可以解决,但是A未提交事务时,B无法更新的情况如何处理?

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    计算机视觉中的细节问题(四)

    随着训练的进行,可能会出现神经元死亡,权重无法更新的情况。这种神经元的死亡是不可逆转的死亡。训练神经网络的时候,一旦学习率没有设置好,第一次更新权重的时候,输入是负值,那么这个含有ReLU的神经节点就会死亡,再也不会被激活。因为:ReLU的导数在x>0的时候是1,在x<=0的时候是0。如果x<=0,那么ReLU的输出是0,那么反向传播中梯度也是0,权重就不会被更新,导致神经元不再学习。也就是说,这个ReLU激活函数在训练中将不可逆转的死亡,导致了训练数据多样化的丢失。在实际训练中,如果学习率设置的太高,可能会发现网络中40%的神经元都会死掉,且在整个训练集中这些神经元都不会被激活。所以,设置一个合适的较小的学习率,会降低这种情况的发生。为了解决神经元节点死亡的情况,有人提出了Leaky ReLU、P-ReLu、R-ReLU、ELU等激活函数。

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