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Labmda等]；这些方法原理简单，易于实现，但是在面对负载变化时缓存效率较低。 2、基于负载特征学习的动态缓存： 例如基于请求到达间隔预测的动态缓存方案 Serverless in the Wild [ASPLOS'20]；学习长短期负载变化特征的动态缓存方案 INFless [ASPLOS'22]；

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15:54:18 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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Content）这一新兴领域，借助先进的机器学习技术，内容生成已经取得了显著的突破，特别是在图像生成方面，其应用已经变得日益广泛。AIGC 技术的快速发展，极大地提升了信息处理、图像创新设计等方面的工作效率，释放了人力资源，推动了产业的蓬勃发展。然而，高昂的学习成本、算力不足以及资源利用效率低下等问题，仍然阻碍着

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