深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身是人工智能的一个分支。两者之间的主要区别在于它们处理数据的方式。机器学习通常依赖于算法，这些算法进行手动特征提取的过程。开发者通常需要从数据中选择和构建特征，以有效地训练模型。例如，在传统的机器学

无服务器计算和边缘计算是两种不同的模型，当它们结合在一起时，可以提高应用程序的性能和效率。无服务器计算允许开发人员在响应事件时运行代码，而无需管理服务器。云服务提供商自动处理资源分配和按需扩展，而无需配置和维护基础设施。边缘计算通过在数据生

开源项目根据其特定需求和操作环境以多种方式处理数据存储。通常，开发者在各种数据库系统、文件存储方法和云服务中进行选择。这些选择受到数据存储类型、性能要求和应用程序预期用途等因素的影响。例如，需要管理结构化数据的项目通常选择像PostgreS