本周的内容主要是一些优化算法的知识点，这些优化算法可以帮助我们更好更快速的训练一个深度学习模型，Let’s Go!

1. 优化算法的重要性

优化算法在机器学习和深度学习领域起着关键的作用，特别是在训练深度神经网络时。它们是用于最小化（或最大化）函数的一种策略或者说是方法。在深度学习中，这个函数通常是损失函数，优化的目标是找到使得这个函数值最小的参数。

在深度学习的学习过程中，我们会接触到大量的理论知识，如梯度下降，反向传播，损失函数等。然而，真正理解并应用这些理论知识，才能使我们在解决实际问题时如鱼得水，运用自如。本篇博客根据吴恩达教授的Deep Learning Specialization中的Course2第一周的内容，从深度学习的实践角度出发，深入解读一些至关重要的概念和方法，例如如何划分训练集、开发集和测试集，如何理解和处理偏差和方差，何时并如何使用正则化，以及如何正确设置优化问题。

随着ChatGPT的爆火以及最近各种爆发的大模型竞争，人工智能行业逐渐走入了大众的眼球。作为喜欢折腾各种技术的爱好者，自然也希望能了解一些其中的原理。但想要更好的了解AI领域的知识，我想从深度学习开始是不为过的，因为早前已经学习过吴恩达教授的Machine Learning课程，因此本次也是通过他的另一门专项课程，Deep Learning Specialization来学习深度学习。本文主要以第一门课为参考，尝试通俗的带大家入门深度学习。

本篇文章我们重点讨论关于分布式事务的一些相关知识点。这是学习分布式系统的一个必不可少的技术。我们最常见的案例就是银行转账问题，A账户向B账户转100元，那么A账户余额要减少100，B账户上要增加100。两个步骤必须都要成功才算成功，只成功一个的话应当回滚掉。如果A和B不在同一个环境或者系统上，这个事务就是分布式事务了，那么在这种情况下，如何保证事务的正确执行，有哪些执行方案呢？

在上一篇Spring源码分析中，我们跳过了一部分关于Spring解决循环依赖部分的代码，为了填上这个坑，我这里另开一文来好好讨论下这个问题。

首先解释下什么是循环依赖，其实很简单，就是有两个类它们互相都依赖了对方，如下所示:

Spring Bean的生命周期真的是面试的时候关于Spring的最高频的考点之一了，笔者曾经被这个问题问懵了不止一次，一直记不住那一大串的步骤，但实际上尝试去死记硬背那些步骤的我是错误的，表面上看只是背诵一个流程，实际上，这个流程牵扯到的知识点可是很多而且很有意思的。