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无监督学习如何应用于信息检索？
信息检索 (IR) 中的相关性反馈循环是系统使用来自用户的关于所检索结果的相关性的反馈来改进未来搜索的过程。在检索到初始文档集合之后，用户可以提供反馈 (例如，通过将文档标记为相关或不相关)。然后，该反馈用于调整搜索模型或查询并检索更好的结
自监督学习如何应用于无监督特征学习？
自监督学习（SSL）是无监督学习的一个子集，它利用大量可用的未标记数据来教机器在没有明确监督的情况下提取有意义的特征。这种方法涉及设计任务，使得模型能够从输入数据中生成自己的标签。通过这样做，模型学会捕捉数据的潜在结构，这对于分类、分割或检
分布式数据库中的水平扩展是什么？
“CAP定理由埃里克·布鲁尔提出，它表明一个分布式数据存储不能同时提供以下三个保障：一致性、可用性和分区容错。在这个背景下，可用性指的是系统响应请求的能力，保证每个请求都能得到响应，要么是所请求的数据，要么是错误消息。这意味着即使系统中的某