- 機(jī)器學(xué)習(xí)樣本均衡 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科負(fù)載均衡的后端服務(wù)器 負(fù)載均衡的后端服務(wù)器 彈性負(fù)載均衡(Elastic Load Balance)是將訪問流量根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略分發(fā)到后端多臺(tái)彈性云服務(wù)器的流量分發(fā)控制服務(wù),可以通過流量分發(fā)擴(kuò)展應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)外的服務(wù)能力,提高應(yīng)用程序的容錯(cuò)能力。 負(fù)載均衡器支持隨時(shí)增加或減少后端服務(wù)器數(shù)來自:專題
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操作用戶的項(xiàng)目ID。 獲取方法詳見獲取項(xiàng)目ID。 loadbalancer_id 是 String 負(fù)載均衡器id。 cascade 否 boolean 刪除負(fù)載均衡器時(shí)是否級(jí)聯(lián)刪除其下子資源(刪除負(fù)載均衡器及其綁定的監(jiān)聽器、后端服務(wù)器組、后端服務(wù)器等一系列資源)。 請(qǐng)求消息 無 響應(yīng)消息 無 請(qǐng)求示例來自:百科傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準(zhǔn)確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少,冷啟動(dòng)等問題,傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu):現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)基于獨(dú)立同分布假設(shè),同一模型用在非獨(dú)立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。 d) 資源受限:相來自:百科
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