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集成学习是一种通过组合多个基学习器来提升模型性能的方法，主要分为两大类：Bagging和Boosting。Bagging算法通过对训练数据进行重采样来训练多个模型，再通过投票或平均的方式进行预测。而Boosting则通过训练一系列弱分类器，每个新分类器都根据前一个分类器的错误进行调整，最终将所有弱分

Elasticsearch是一个分布式搜索和数据分析引擎，广泛应用于大规模数据的实时搜索和分析任务。安装和配置Elasticsearch时，首先需要确保正确设置集群和节点配置。每个节点可以独立运行并处理分配给它的数据，多个节点构成一个集群，共享数据和查询负载。正确的配置和优化能够保证Elastics

TensorFlow Lite是针对移动设备和边缘计算优化的机器学习框架。它的设计重点在于小型化和高效性，能够在资源有限的环境中实现机器学习推理。通过量化、剪枝和压缩等技术，TensorFlow Lite显著降低了模型的大小，同时提升了运行效率和实时性，适应了边缘设备对快速响应和低功耗的需求。 边缘

Microsoft SQL Server中的事务和锁机制对数据库的性能和一致性起着至关重要的作用。事务遵循ACID特性：原子性、一致性、隔离性和持久性，确保操作的可靠性。原子性保证操作要么全部完成，要么全部回滚；一致性确保数据库始终处于有效状态；隔离性控制多个事务并发执行时的干扰；持久性确保事务完成

Python爬虫技术主要包括网页数据抓取和处理，其中BeautifulSoup和Scrapy是两个常用的库。BeautifulSoup适用于解析HTML文档，提取静态网页中的数据元素。Scrapy则是一个功能更为强大的框架，适用于处理更复杂的网页抓取任务，支持异步请求和数据存储功能，适合处理动态网页