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01数据库并发控制的作用 1.1 事务的概念 在介绍并发控制前，首先需要了解事务。数据库提供了增删改查等几种基础操作，用户可以灵活地组合这几种操作，实现复杂的语义。在很多场景下，用户希望一组操作可以做为一个整体一起生效，这就是事务。事务是数据库状态变更的基本单元，包含一个或多个操作（例如多条SQL语句）。 经典的转账事务，就包括三个操作：（1）检查A账户余额是否足够。（2）如果足够，从A扣减100块。（3）B账户增加100块。 事务有个基本特性：这一组操作要么一起生效，要么都不生效，事务执行过程中如遇错误，已经执行的操作要全部撤回，这就是事务的 原子性 。 如果失败发生后，部分生效的事务无法撤回，那数据库就进入了不一致状态，与真实世界的事实相左。例如转账事务从A账户扣款100块后失败了，B账户还未增加款项，如果A账户扣款操作未撤回，这个世界就莫名奇妙丢失了100块。原子性可以通过记日志（更改前的值）来实现，还有一些数据库将事务操作缓存在本地，如遇失败，直接丢弃缓存里的操作。 事务只要提交了，它的结果就不能改变了，即使遇到系统宕机，重启后数据库的状态与宕机前一致，这就是事务的 持久性 。 数据只要存储非易失存储介质，宕机就不会导致数据丢失。因此数据库可以采用以下方法来保证持久性：（1）事务完成前，所有的更改都保证存储到磁盘上了。或（2）提交完成前，事务的更改信息

导读：本文内容节选自 《深入浅出神经网络与深度学习》 一书，由 Michael Nielsen 所著，他是实验媒体研究工作室的联合创始人，曾是 YC Research 的 Research Fellow。。 本书深入了讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的 MNIST 手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够通过编写 Python 代码来解决复杂的模式识别问题。 了解关于深度学习的更多干货知识， 关注CSDN并评论分享你对本文的学习心得或深度学习的见解 ，我们将从中选出5 条优质评论 ，各送出 《深入浅出神经网络与深度学习 》 一本。活动截止时间为 9 月6日 晚8点 。 假设你是工程师，接到一项任务：从头开始设计计算机。某天，你正在工作室设计逻辑电路，例如构建与门、或门等。这时，老板带着坏消息进来了：客户刚刚提了一个奇怪的设计需求——整个计算机的电路深度限于两层，如图5-1所示。 你惊呆了，跟老板说道：“他们疯了吧！ ” 老板说：“我也觉得他们疯了，但是客户至上，只能设法满足他们。 ” 实际上，客户提出的需求并不过分。假设你能使用某种特殊的逻辑对任意多的输入执行AND运算