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联邦学习通过在去中心化的数据上训练模型，同时维护隐私和安全性，解决了模型偏倚的问题。在传统的机器学习中，模型通常在集中式数据上进行训练，这可能导致如果这些数据无法准确代表整个群体，则结果存在偏差。联邦学习允许多个设备在不交换原始数据的情况下
数据库可观察性的未来是什么？
"数据库可观察性的未来将变得更加集成、用户友好和主动。随着应用程序变得日益复杂并且高度依赖数据，对数据库性能的清晰可见性的需求比以往任何时候都更加重要。开发人员将受益于不仅提供当前数据库健康状况的洞察工具，还能在潜在问题影响用户之前预测这些
全文搜索如何处理重复内容？
全文搜索通过实施各种技术来处理重复内容，以识别、管理，有时还过滤掉搜索结果中的冗余。当内容被索引时，重复项通常基于特定属性（如标题、URL或内容本身）来检测。搜索引擎和数据库可以利用算法识别文档之间的相似性，从而将重复项链接或分组在一起。这