信息检索 (IR) 的主要目标是有效且准确地检索相关信息以响应用户查询。重点是检索最符合用户信息需求的文档，同时尽量减少不相关内容的包含。
IR系统旨在在大型数据集上提供快速，可扩展的搜索功能，确保用户可以快速找到所需的内容。另一个目标是提高结果的排名，确保最相关的文档出现在结果列表的顶部。
此外，IR旨在处理各种类型的数据 (例如，文本，图像，视频)，并通过不断学习和微调来提高搜索准确性。
什么是实体检索？
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在联邦学习中，服务器作为中央协调者，扮演着关键角色，负责管理整体学习过程，而无需访问位于各个设备上的原始数据。它的主要职责包括从各个客户端汇总模型更新，组织训练过程，并确保个体贡献能够安全整合以形成一个统一的全球模型。在客户端使用本地数据集
数据增强会在模型中产生偏差吗？
“是的，数据增强确实可以在模型中造成偏差，尽管其主要目的是提高模型性能和泛化能力。数据增强通过对现有数据应用各种变换来人为扩展训练数据集。虽然这种做法可以通过让模型接触不同变体的输入数据来帮助其更好地学习，但它也可能无意中引入或放大原始数据
无服务器应用程序如何管理用户身份验证？
无服务器应用程序通过结合第三方服务和云服务提供商的内置功能来管理用户身份验证。开发者无需构建和维护完整的身份验证系统，而是可以利用诸如 Auth0、Firebase 身份验证或亚马逊 Cognito 等服务。这些服务处理用户注册、登录、密码