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复制策略如何影响数据库基准测试？
"复制策略对数据库基准测试有显著影响，因为它们影响性能、一致性和可用性。当数据库复制其数据时，可以根据所选择的策略提供不同的读写能力。例如，同步复制确保数据在确认事务之前被写入所有副本，这优先考虑数据一致性，但可能导致基准测试中的延迟增加。
AutoML如何管理模型评估和选择？
“AutoML，即自动化机器学习，通过自动化传统上需要大量手动努力的多个步骤，简化了模型评估和选择的过程。在其核心，AutoML工具根据模型在训练和验证数据集上的表现，评估多个机器学习模型。这些工具通常采用交叉验证等策略来确保评估的稳健性。
基准测试如何评估数据治理合规性？
基准评估数据治理合规性，通过提供明确的标准和指标，帮助组织衡量其数据管理实践。这些基准作为参考点，通常通过行业最佳实践或监管要求建立。通过将当前的数据治理流程与这些基准进行比较，组织可以识别合规领域和需要解决的差距。例如，基准可能包括数据质