继续阅读
深度学习如何处理不平衡的数据集？
深度学习可以通过各种技术处理不平衡数据集，旨在平衡训练过程中不同类别的表现。不平衡数据集出现的情况是某些类别的样本数量明显多于其他类别，这可能导致模型对多数类产生偏见。最简单的方法之一是对少数类进行过采样，即复制频率较低类别的实例，确保其与
高维嵌入的权衡是什么？
高维嵌入是数据在多个维度空间中的表示，通常用于机器学习和自然语言处理。采用高维嵌入的主要权衡之一是过拟合问题。当数据的维度相对于样本数量过高时，模型可能会学习噪声和离群点，而不是潜在的模式。例如，在文本分类任务中，使用1000维的表示可能会
热备份、温备份和冷备份灾难恢复站点之间有什么区别？
灾难恢复（DR）站点对企业确保在出现意外事件（例如硬件故障或自然灾害）时的连续性至关重要。DR站点主要分为热备、温备和冷备三种类型，它们在数据和服务的维护方式以及恢复速度上有所不同。热备DR站点是完全运营的，并始终运行，这意味着它实时镜像主