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Spring事务传播行为二
接着上一篇章继续说 这个需要结合着具体的案例来进行分析。 结合着我之前写的一篇文章：事务失效 看下代码： @Transactional public void sellProduct() throws ClassNotFoundException { log.info("----------------->>>>>>>开启日志<<<<<------------------------"); LOC计算机网络性能指标之时延（delay）
概念 时延（delay 或 latency）是分组在网络的一端到另一端所需的时间，也叫延迟或迟延。 如上图，发送时延、处理时延和排队时延、传播时延共同组成网络的时延。 排队时延：分组在经过网络传输时，要经过许多路由器，分组进入路由器后进行排队（队列）等待路由器处理，这里就产生了排队时延。 处理反向传播算法
在介绍反向传播算法前，先看看矩阵微分的概念。 矩阵微积分 为了书写简便，我们通常把单个函数对多个变量或者多元函数对单个变量的偏导数写成向量和矩阵的形式，使其可以被当成一个整体处理． 标量关于向量的偏导数 对于 \(M\) 维向量 \(\boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^{M}\) 和函数机器学习（四）
神经网络一种好得多的算法 在复杂的非线性假设上被证明是好得多的算法，n很大也可以解决 神经网络的起源是人们想尝试设计出模仿大脑的算法 神经重接试验：如果一块脑组织可以处理光，声或者触觉信号，也许存在一种学习算法，可以同时处理视觉听觉和触觉 神经网络模仿大脑中的神经元或者神经Spring事务传播机制理解
REQUIRED：如果当前没有事务，则自己新建一个事务，如果当前存在事务，则加入这个事务。REQUIRES_NEW：主事务和里面的事务独。SUPPORTS：当前存在事务，则加入当前事务，如果当前没有事务，就以非事务方法执行。NOT_SUPPORTED：不论当前是否存在事务，都会以非事务的方式运行。MANDATORY：当前存在事务，则光盘传播病毒
我们都知道病毒很强大，它可以借助一切可读写的物件进行传播，可以说是遍地开花，那么，光盘能传播病毒吗？哪些移动存储设备可以传播病毒呢？今天我们就跟随小编一起来了解关于这方面的网络病毒小知识吧。 第一，计算机病毒必须要“搭载”到计算机上才能感染系统，通常它们是附加在某个文件上，它的反向传播
直觉上：根据模型计算的预测值和批样本测量值之间的误差平方和，去反向调整神经网络中的权重。 5分钟-通俗易懂 - 神经网络 反向传播算法（手算）_哔哩哔哩_bilibili δ是关于y'的函数，而y'是关于权重w的函数，所以δ是关于权重w的2次函数。 =0.15 一事务的传播机制
八股文事务的传播机制 TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRED 当存在事务，就加入事务 TransactionDefinition.PROPAGATION_SUPPORTS 当存在事务，就以事务方式运行，没有事务，就以非事务方式运行 TransactionDefinition.PROPAGATION_MANDATORY 当存在事务，就加爆款吸粉总结【持续更新】
流量池递进逻辑：强者恒强 而且强者恒强，好的内容会滚入更大的流量池。 头条消重逻辑 后互联网时代，下一轮引爆点是什么 格拉德威尔一本书，叫《引爆点》，提出一个事件要想实现引爆要有三个条件。 第一个叫关键人物法则，就是说我们要找到一个有话语权的意见领袖来为你代言，来为你做引爆和病spring的事务传播
传播特性有几种? 7种Required, Requires_ new. nested, Support, Not_ Support, Never, Mandatory 某一个事务嵌套另一个事务的时候怎么办?A方法调用B方法，AB方法都有事务，并且传播特性不同，那么A如果有异常， B怎么办, B如果有异常，A怎么办?总:事务的传播特性epoch，iteration，batch size的区别
epoch，iteration，batch size的区别 1个epoch = 在整个训练数据集上进行1次前向传播+1次反向传播 batch size = 在1次前向传播/反向传播中使用的训练样本的数目 iteration = pass的数目，1次前向传播+1次反向传播 = 1次pass 举例：训练集中有1000个样本，batch size设置为500，那么，为了完成1【面试普通人VS高手系列】Spring中事务的传播行为有哪些？
一个工作了2年的粉丝，私信了一个比较简单的问题。 说： “Spring中事务的传播行为有哪些？” 他说他能记得一些，但是在项目中基本上不需要配置，所以一下就忘记了。 结果导致面试被拒绝，有点遗憾！ ok，关于这个问题，看看普通人和高手的回答。 普通人： 嗯。。。。。。。。 高手： 对于这个问题，需高阶网络中同质性对竞争传播动力学影响研究
论文阅读 Streaming Graph Neural Networks
3 Streaming Graph Neural Networks link：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397271.3401092 Abstract 本文提出了一种新的动态图神经网络模型DGNN，它可以随着图的演化对动态信息进行建模。特别是，该框架可以通过捕获： 1、边的序列信息， 2、边之间的时间间隔， 3、信息传播耦合性 来不断更一米电缆会产生多少延迟?
1.传输速率、带宽、传播速率 网络技术中的速率指的是数据的传输速率（额定速率或标称速率，而并非网络实际上运行的速率），也称为数据率或者比特率，单位bit/s（b/s，bps）。计算机每秒钟可以向所连接的媒体或网络注入（发送）多少个比特，也就是传输速率。 计算机网络中的带宽表示网络中某通道传送数反向传播
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1NE41147Nt?spm_id_from=333.880.my_history.page.click 笔记地址：https://blog.csdn.net/Jackydyy/article/details/117233027?spm=1001.2014.3001.5502 之前提出的线性模型 = wx，如果以神经网络的视角代入来看，即x为输入层，w为权重，为机器学习-吴恩达-四（神经网络代价函数反向传播计算）
多分类问题的损失函数 误差反向传播，以及通过误差计算偏导，进而计算损失函数值 随机初始化在神经网络中初始值全为0的化会导致各隐藏层激活函数相等，无法学习更多特征无线感知理论基础笔记（四）——无线测距：基于信号强度测距
接收信号强度定义 接收信号强度（Received Signal Strength，RSS），有时也称接收信号强度指示（Received Signal Strength Indication，RSSI），是无线传输层用来判定链接质量的重要指标，传输层根据RSS判断是否需要增大发送端的发送强度。 通常情况下，RSS用功率表示，单位是瓦特（W）。但无线信号能量较弱论文阅读 污点分析技术的原理和实践应用 | 污点分析综述
1. 污点分析的基本原理 污点分析可以抽象成一个三元组<sources, sinks, sanitizers>的形式。sources：污点源，代表直接引入不受信任的数据或者机密数据到系统中。sink：污点汇聚点，代表直接产生安全敏感操作或者泄露隐私数据到外界。sanitizer：无害处理，代表通过数据加密或者移除危害计算机网络——分组交换、电路交换、报文交换
1.定义及比较 2.时延的概念 时延解释 时延是指数据（一个报文或分组，甚至比特）从网络（或链路）的一端传送到另一端所需的时间。它是计算机网络的性能指标之一，网络中的时延包括发送时延（传输时延）、传播时延、处理时延神经元到神经网络与前向传播
首先看一个平面坐标中的二分类问题： 如上图所示，三角形内是第一个类别(用圆点表示)，三角形外是第二个类别(用五角星表示)。 满足以下不等式方程组的点在三角形内： 将图中的点(1.5，1.5)带入不等式方程组 由此验证点(1.5，1.5)在三角形内。 将点(0.5，0.5) 带入不等式方程组 由此DOM的事件传播机制
在dom传播的过程中，一个事件有触发到响应，经历了三个过程： 1，目标的挖洞过程，先有html标签触发事件，然后向子标签一层一层传播，但未执行，，直到找到事件目标为止，这个过程叫做挖洞过程， 2，目标阶段，即获取目标阶段。 3，冒泡阶段，事件目标响应事件，并调用事件函数，然后一层一层向父标签传递事件响应，直【嵌入传播】Embedding Propagation: Smoother Manifold for Few-Shot Classification
Abstract 少样本分类具有挑战性，因为训练集的数据分布可能与测试集大不相同，因为它们的类不相交。这种分布变化通常会导致泛化能力差。流形平滑已被证明可以通过扩展决策边界和减少类表示的噪声来解决分布偏移问题。此外，流形平滑度是半监督学习和转导学习算法的关键因素。在这项工反向传播过程中不可导情况处理
参考这篇文章： https://blog.csdn.net/weixin_42720875/article/details/105936398 《神经网络反向求导不可导情况处理》 写的蛮好，主要写了Relu函数、平均池化、最大池化的处理方式。 Relu函数 次梯度方法(subgradient method)是传统的梯度下降方法的拓展，用来处理不可导概率图模型-7.团树传播算法