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联邦学习是一种方法，它可以在不直接分享用户数据的情况下实现个性化推荐。联邦学习并不是将所有用户数据集中收集到一个中央服务器上，而是允许模型在用户设备上的数据上进行训练。每个设备根据自己的数据计算模型更新，并将这些更新共享给中央服务器，服务器

“性能和优化是软件开发中的关键方面，旨在提高应用程序的效率和速度。性能通常指程序在一定条件下的运行效果，包括其速度、响应能力和资源使用情况。优化涉及对这些性能指标进行必要的调整，而不影响功能。例如，如果一个应用程序处理数据的速度较慢，开发人