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关系数据库是如何管理并发访问的?
关系数据库通过结合锁机制、隔离级别和事务管理来管理并发访问。当多个用户或应用程序尝试同时访问数据库资源时,数据库必须确保数据的完整性和一致性。为此,它采用锁定机制,限制用户对某些资源(如行、表或数据库)的访问。例如,如果一个事务正在更新一条
在联邦学习中,主要使用的隐私保护技术有哪些?
联邦学习是一种去中心化的机器学习方法,它允许多个设备或数据源在不分享本地数据的情况下合作进行模型训练。联邦学习中主要的隐私保护技术包括模型聚合、差分隐私和安全多方计算。这些技术有助于保护用户的敏感数据,同时仍能使系统从中学习。
模型聚合涉
深度学习中的批量归一化是什么?
批量归一化是一种在深度学习中用于稳定和加速神经网络训练过程的技术。它通过对每一层的输入进行规范化,确保它们的均值为零,标准差为一。这个操作是针对每个小批量的数据进行的,而不是整个数据集,因此称为“批量”归一化。通过这样做,批量归一化帮助减少