請問什么叫做緩存？從主題描述來看，應該是指應用軟件的數(shù)據(jù)緩存，它通常與網(wǎng)絡有關，即將從網(wǎng)絡下載的數(shù)據(jù)臨時保存到硬盤上。一方面，需要找到一個地方臨時存儲數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，另一方面，可以減少重復下載。當應

請問什么叫做緩存？

從主題描述來看，應該是指應用軟件的數(shù)據(jù)緩存，它通常與網(wǎng)絡有關，即將從網(wǎng)絡下載的數(shù)據(jù)臨時保存到硬盤上。一方面，需要找到一個地方臨時存儲數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，另一方面，可以減少重復下載。當應用軟件關閉時，如果沒有自動清洗，那么它就成了可有可無的東西。你為什么這么說？因為如果你下次下載同樣的東西，應用軟件可能會從臨時緩存中調(diào)用過去的數(shù)據(jù)，或者它可能永遠不會被使用，所以它就變成了垃圾。

由于緩存是臨時的，因此一旦相應的應用程序關閉，就可以隨時刪除它而不會造成傷害。如果應用軟件功能完善，通常具有清洗功能。安全衛(wèi)士提供緩存清理功能，無論應用軟件本身是否提供，都可以集中、方便地清理各類應用軟件的緩存垃圾。但畢竟，這不是最初的開發(fā)人員提供的算法。當然，它不能避免清理不清或錯誤的風險。但根據(jù)經(jīng)驗，大公司生產(chǎn)的軟件相對可靠，對小白來說非常實用、簡單。甚至一些第三方清理也比原來的清理更徹底、更干凈（因為軟件廠商故意保留一些由于不同原因可以刪除的數(shù)據(jù)，空間不足的用戶更關心垃圾占用的問題）。

為什么要清理緩存垃圾？主要是因為占用空間的問題。在很長一段時間之后緩存數(shù)據(jù)就更沒用了。既然垃圾至少占用了很差的空間容量，那就最好扔掉垃圾。其次，它會導致硬盤上小文件的增加，從而降低硬盤的效率。最后，如果我不扔掉垃圾我就不高興了。

其實，安全軟件家族bucket的清洗功能并不是最專業(yè)的，普通的CCleaner比家族bucket更專業(yè)，但是國外的軟件界面并不像國產(chǎn)軟件那么容易理解。

深度學習最終會淘汰掉其他所有機器學習算法嗎？

謝謝。我可以確切地說，不！也許首先，為什么深度學習被稱為“深度”？從當前技術的角度來看，深度學習結合底層特征，形成更抽象的屬性類別或特征的高層表示，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

深度學習屬于前者，它有很多參數(shù)需要調(diào)整，是一個非常大的參數(shù)模型。一般的機器學習模型屬于后者，它需要強大的特征來分離數(shù)據(jù)，最終得到不同的類別。

一般來說，目前深度學習確實有很多優(yōu)勢。例如，對我來說，這是非常簡單和暴力的。它不需要很長時間來調(diào)整參數(shù)，清理數(shù)據(jù)，并把它扔進去看看結果。如果不好，調(diào)整參數(shù)繼續(xù)嘗試。一般的機器學習模型不是這樣的。它需要大量的特征工程。但是，深度學習有一個問題，到目前為止還沒有解決的工程。它是一個可解釋性差的“黑匣子”，導致系統(tǒng)出現(xiàn)錯誤，無法快速找出原因或追溯以前的錯誤。所以在工程中，我們實際上更喜歡特征少的工程和解釋性強的模型來獲得更好的結果。我們期待著深學在未來科學技術的進一步發(fā)展。

我將在這里發(fā)表所有關于算法、機器學習和深度學習的有趣文章。

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