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数据增强主要通过增加训练数据集的多样性来改善交叉验证结果，而无需额外的数据收集。当你对现有数据集应用旋转、缩放、裁剪或颜色调整等技术时，实际上是在创建输入数据的新变种。这种附加的变异性有助于模型更好地泛化，因为它在训练过程中接触到更广泛的例

"无服务器平台主要通过预热、小型部署包和高效的运行时管理等技术来优化冷启动时间。冷启动发生在函数在闲置一段时间后被调用时，这会导致云服务提供商设置执行环境时产生延迟。通过保持一些函数实例处于热状态或在后台运行，平台可以缓解这种延迟。例如，A