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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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    ,彻底解决代码合并冲突的难题。 高校教学 1、应用:高校教师与学生,学习与授课。 2、场景特点:目前缺少功能完备的研发工具链,搭建研发工具环境耗费大量时间,环境维护耗费精力,现有的研发工具上手慢,学习成本高,不利于教学。 3、适用场景:代码托管服务提供完整的代码托管服务,以及丰富的代码仓库模板,使学生可以迅速上手。
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