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传统业务在开发上线的过程中，需要团队合作，每个人开发一部分，合并代码，开发联调，然后进行资源评估，测试环境搭建、线上环境搭建、测试上线、运维。但是在Serverless时代下，开发者只需要开发自己那部分功能/函数，然后部署到测试环境、线上环境即可，后期很大一部分运维工作都不用考虑和担心。今天大家对是不是该用Serverless存在疑问，很大程度上

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机器学习基础本章涵盖了以下主题：分类和回归之外的其他类型的问题；评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧；为深度学习准备数据。请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。4.1　三类机器学习问题在之前的所有例子中，尝试解决的是分类（预测猫或狗）或回归（预测用户在平台上