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异常检测在零售分析中是如何工作的？
零售分析中的异常检测涉及识别数据中与预期规范显著偏离的异常模式或行为。此过程通常利用统计方法和机器学习算法来分析历史数据，例如销售数据、库存水平和客户行为。通过从这些历史数据中建立基线或模式，零售商可以准确识别当前数据与既定规范的偏离情况，
强化学习在多智能体系统中扮演什么角色？
强化学习（RL）在多智能体系统中发挥着重要作用，使得独立的智能体能够通过与环境及彼此之间的互动学习最佳行为。在这些系统中，多个智能体共同工作或竞争以实现特定目标。每个智能体依靠自己基于强化学习算法的学习过程，这使其能够根据从行动中获得的反馈
DR如何处理实时数据库复制？
"灾难恢复（DR）通过在不同地理位置创建和维护数据库的副本来处理实时数据库复制。这个过程涉及持续将主数据库的更改复制到一个或多个次要数据库，确保所有位置的数据保持最新。其主要目标是在发生灾难（如硬件故障、自然灾害或网络攻击）时，最小化停机时