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移动应用中联邦学习的例子有哪些？
联邦学习是一种机器学习技术，在多个设备上训练模型而不共享其原始数据。这在移动应用中尤为重要，因为用户隐私是首要关注点。与其将用户数据发送到中央服务器进行训练，不如让每个设备在自己的数据上本地训练模型。然后，模型更新会被发送回服务器，服务器对
自然语言处理（NLP）可以如何用于文档分类？
OpenAI的生成预训练转换器 (GPT) 在NLP中被广泛使用，因为它能够生成连贯和上下文相关的文本。作为基于transformer的模型，GPT擅长于文本完成，摘要，翻译，创意写作和聊天机器人开发等任务。它的架构利用自我关注机制来处理序
文档数据库如何处理大型数据集？
文档数据库通过将数据组织成灵活的、类似JSON的结构来管理大型数据集，这种结构能够适应不同的数据格式。这样的格式允许开发者快速存储和检索复杂的数据，特别是在处理可能包含嵌套信息的大量文档时尤为有用。与依赖固定模式的传统关系数据库不同，文档数