用于分类的最佳机器学习技术取决于问题的复杂性和数据特征。对于结构化数据，基于树的方法，如随机森林和梯度提升 (例如XGBoost) 非常有效。对于非结构化数据 (如图像或文本)，cnn和transformers等深度学习模型是最佳选择。小数据集的简单问题可能会受益于逻辑回归或支持向量机 (svm)，因为它们高效且易于实现。
我在哪里可以找到关于RGB-D图像分割的教程？
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可观测性如何处理查询并发问题？
可观察性在管理查询并发问题中发挥了至关重要的作用，通过提供对系统性能和用户活动的可视化。当多个查询同时执行时，它们可能会争夺 CPU、内存和 I/O 等资源，从而导致性能瓶颈或服务下降。可观察性工具帮助开发人员实时监控这些方面，使他们能够识
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