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- 機器學習損失函數(shù) 內(nèi)容精選 換一換
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Labmda等];這些方法原理簡單,易于實現(xiàn),但是在面對負載變化時緩存效率較低。 2、基于負載特征學習的動態(tài)緩存: 例如基于請求到達間隔預測的動態(tài)緩存方案 Serverless in the Wild [ASPLOS'20];學習長短期負載變化特征的動態(tài)緩存方案 INFless [ASPLOS'22];來自:百科
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