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数据增强如何帮助解决类别不平衡问题？
“数据增强是一种通过创建现有数据点的修改版本来人为增加训练数据集的大小和多样性的技术。这种方法在解决类别不平衡时尤其有效，因为某些类别的样本数量显著少于其他类别。通过为弱势类别生成更多示例，数据增强有助于平衡数据集，使机器学习模型能够更有效
什么是云编排？
云编排是指在云计算环境中对互联服务和应用的自动化管理。它涉及协调各种任务和资源，以创建无缝的工作流，确保正确的服务能够高效地部署、配置和管理。简单来说，云编排就像是云资源的指挥家，使开发者和组织能够自动化跨多个平台和服务的过程，如扩展、监控
多代理系统如何管理任务依赖性?
多智能体系统通过使用结构化的通信协议、协调机制和共享知识来管理任务依赖关系。这些系统由多个自主智能体组成，这些智能体能够独立执行任务，但通常需要协作以实现复杂目标。通过识别依赖关系，智能体可以决定哪些任务在其他任务开始之前需要完成，从而确保