“是的，有几个云平台支持联邦学习。联邦学习是一种在多个设备或服务器上训练机器学习模型的方法，无需共享原始数据。这种方法增强了数据隐私和安全性。许多主要的云服务提供商已经认识到对联邦学习的日益关注，并纳入了支持这一方法的工具和框架。 Goo

可观测性通过提供有关应用性能的实时洞察，帮助管理数据库流量高峰，帮助开发人员迅速识别问题，并促进基于数据的决策。通过使用可观测性工具，例如日志记录、指标和追踪，开发人员可以监控他们的数据库和应用，以查看它们在负载增加期间的响应情况。这些洞察

迁移学习通过使开发者能够利用已经在大型数据集上优化过的预训练模型，加快了模型训练的速度。开发者不必从头开始，这样做需要大量的计算资源和时间，而是可以在他们特定的数据集上微调已有的模型。这种方法减少了所需数据量并缩短了训练过程，因为模型已经理