神经网络是一种受人脑启发的计算模型，旨在识别模式并做出决策。它由处理输入数据并通过激活函数传递结果的互连节点 (神经元) 层组成。
网络通过根据预测误差调整神经元之间连接的权重来学习，通常使用反向传播等算法。这些网络可用于各种各样的任务，如分类、回归和强化学习。
神经网络可以具有不同的架构，例如前馈，卷积或递归，每种架构都适合特定类型的数据或问题。
神经网络训练的数据管道是什么？
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信息检索（IR）如何促进人工智能应用的发展？
信息检索 (IR) 中的生成模型用于生成新内容或增强现有内容以改善搜索体验。与专注于对数据进行分类或排名的判别模型不同，生成模型基于从现有信息中学习到的模式来创建新数据。
在IR中，生成模型可用于查询生成、文档摘要和内容生成等任务。例如，
什么是强一致性？
“分布式数据库通过使用一系列协议和机制来管理并发控制，以确保数据的完整性，同时允许多个用户同时访问和修改数据。一个常见的方法是实现锁机制，即用户在进行更改之前必须先获取对数据的锁。锁主要有两种类型：共享锁，允许多个事务读取数据但不进行修改；
无服务器计算中的冷启动是什么？
无服务器计算中的冷启动指的是在第一次调用无服务器函数或在一段不活动后调用时所经历的延迟。在无服务器架构中，单个函数部署在云环境中，而资源由服务提供商管理。当调用一个函数时，云提供商需要分配必要的资源并启动执行环境。这一初始化过程会导致延迟，