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可观测性如何帮助预测数据库故障？
可观测性在预测数据库故障中起着至关重要的作用，因为它提供了对数据库性能和健康状况的全面洞察。通过监控各种指标、日志和追踪信息，开发人员可以更清晰地了解数据库随着时间的变化表现。这些数据有助于识别可能表明潜在问题的模式和异常，从而在问题升级为
3D 数据增强是如何应用的？
3D 数据增强是一种用于扩展三维空间中机器学习任务训练数据集规模和多样性的技术。该过程涉及对三维对象应用各种变换，例如旋转、缩放、平移和翻转。这些变换有助于创建多个略微不同的原始数据版本，从而包含同一对象的新视角或变体。扩展的数据集变得更加
少样本学习的典型应用有哪些？
少镜头学习是机器学习的一个分支，旨在使用很少的示例来训练模型，这在数据稀缺的情况下是有益的。已经开发了几种算法来有效地应对这一挑战。一些流行的少镜头学习算法包括原型网络，MAML (模型不可知元学习) 和关系网络。这些算法中的每一个都采用不