什么是内存数据库?
内存数据库是一种将数据存储在计算机内存中的数据库系统,具有极快的性能、低延迟、高吞吐量和成本效益。其劣势在于数据易失性、容量限制、持久性问题和安全性问题。内存数据库适用于需要实时响应的应用程序,如在线交易处理、欺诈检测、高频交易、内存分析和人工智能。
什么是增量学习?
增量学习是一种机器学习方法,允许模型在获得新数据时不断更新,而无需重新训练。它的优点包括适应性强、内存效率高和计算效率高,但也有灾难性遗忘、稳定性和收敛性等挑战。解决这些挑战的方法包括知识蒸馏、弹性权重整合和渐进式学习。增量学习广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、金融预测和医疗保健等领域。它提供了一种应对不断变化数据并提供实时响应的强大解决方案。