继续阅读
联邦学习中使用了哪些优化算法?
联邦学习利用多种优化算法,使得在分布式设备上进行有效的模型训练而无需共享原始数据。这些算法的主要目标是通过聚合参与客户端 locally 计算的更新来更新全局模型。最常用的方法之一是联邦平均 (FedAvg),该方法在多个客户端完成局部更新
微服务中数据库可观测性的挑战有哪些?
微服务中的数据库可观察性面临着几个挑战,这些挑战可能会使监控和性能优化变得复杂。其中一个显著的挑战是微服务的分布式特性。在微服务架构中,不同的服务与各自的数据库进行交互,因此跨多个服务追踪查询或性能问题可能变得非常复杂。例如,如果服务A调用
使用AI代理在商业中的优势是什么?
使用人工智能代理在商业中提供了多种优势,可以提升效率、提高生产力,并改善决策过程。其中一个主要好处是自动化。人工智能代理可以处理重复性的任务,例如数据录入、日程安排和客户咨询,从而为员工节省宝贵的时间。例如,公司的官方网站上的聊天机器人可以