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如果我们在点P1处，则斜率为负，这使梯度为负，整个方程为正。因此，该点沿正方向向下移动，直到达到最小值。类似地，如果我们在点P2处，则坡度为正，这使梯度为正，整个方程为负，使P2沿负方向移动，直到达到最小值。此处，η是点趋于极小值的速率，称为学习速率。所有θ都会同时更新(对于某些时期)，并计算误差。

附带说明

通过这样做，我们可能会遇到两个潜在问题：1.在更新θ值时，您可能会陷入局部最小值。一种可能的解决方案是使用具有动量的随机梯度下降(SGD)，这有助于越过局部极小值。2.如果η太小，收敛将花费很长时间。或者，如果η太大(或什至中等偏高)，它将继续围绕最小值振荡，并且永远不会收敛。因此，我们不能对所有参数使用相同的学习率。为了解决这个问题，我们可以安排一个例程，该例程会随着梯度向最小值移动(例如余弦衰减)而调整η的值。

后向传播

使用梯度下降算法优化和更新NeuralNet中的权重和偏差的一系列操作。让我们考虑一个具有输入，单个隐藏层和输出的简单神经网络(图2)。

设x为输入，h为隐藏层，σ为S型激活，w权重，b为偏置，wᵢ为输入权重，wₒ为输出权重，bᵢ为输入偏置，bₒ为输出偏置，O为输出，E为误差和μ是线性变换((∑wᵢxᵢ)+ b)。

现在，我们通过堆叠从输入到输出所需的一系列操作来创建图2的计算图。
 

分布式锁

如果是分布是系统，构建全局唯一索引比较困难，例如唯一性的字段没法确定，这时候可以引入分布式锁，通过第三方的系统(redis或zookeeper)，在业务系统插入数据或者更新数据，获取分布式锁，然后做操作，之后释放锁，这样其实是把多线程并发的锁的思路，引入多多个系统，也就是分布式系统中得解决思路。要点：某个长流程处理过程要求不能并发执行，可以在流程执行之前根据某个标志(用户ID+后缀等)获取分布式锁，其他流程执行时获取锁就会失败，也就是同一时间该流程只能有一个能执行成功，执行完成后，释放分布式锁(分布式锁要第三方系统提供)。

状态机幂等

在设计单据相关的业务，或者是任务相关的业务，肯定会涉及到状态机(状态变更图)，就是业务单据上面有个状态，状态在不同的情况下会发生变更，一般情况下存在有限状态机，这时候，如果状态机已经处于下一个状态，这时候来了一个上一个状态的变更，理论上是不能够变更的，这样的话，保证了有限状态机的幂等。注意：订单等单据类业务，存在很长的状态流转，一定要深刻理解状态机，对业务系统设计能力提高有很大帮助 。

防重表

以支付为例: 使用唯一主键去做防重表的唯一索引,比如使用订单号作为防重表的唯一索引,每一次请求都根据订单号向防重表中插入一条数据,插入成功说明可以处理后面的业务,当处理完业务逻辑之后删除防重表中的订单号数据,后续如果有重复请求,则会因为防重表唯一索引原因导致插入失败,直接返回操作失败,直到第一次请求返回结果,可以看出防重表作用就是加锁的功能。

注: 最好结合状态机幂等先判断一下

缓冲队列

将请求都快速地接收下来后放入缓冲队列中,后续使用异步任务处理队列中的数据,过滤掉重复的请求,该解决方案优点是同步处理改成异步处理、高吞吐量,缺点则是不能及时地返回请求结果,需要后续轮询得处理结果。

全局唯一号

比如通过source来源 + 唯一序列号传入给后端，后端来判断请求是否重复,在并发时只能处理一个请求,其他相同并发请求要么返回请求重复,要么等待 前面请求执行完成后再执行。+

（编辑：唐山站长网）

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