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在当今的计算机行业中，分布式系统已经成为支撑大规模应用和服务的基础架构。无论是云计算平台、大数据处理系统，还是区块链网络，分布式系统都扮演着至关重要的角色。然而，分布式系统的设计和实现面临诸多挑战，其中是最核心的问题之一。一致性模型定义了分布式系统中多个节点之间数据同步的规则和语义。不同的应用场景对一致性的要求各不相同，因此理解各种一致性模型的原理、优缺点以及适用场景，对于设计和优化分布式系统至关

在自然语言处理（NLP）领域快速发展的背景下，作为一种强大的范式，结合了检索模型和生成模型的优势。RAG 模型通过利用外部知识源来提升生成文本的质量和相关性，使其在问答系统、对话系统和内容生成等任务中表现出色。然而，尽管 RAG 模型取得了显著成功，传统方法仍面临诸多挑战，例如检索效率低下、处理复杂查询的能力有限，以及整合多样化知识源的困难。作为一种下一代框架，突破了传统 RAG 模型的限制。它引

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图像噪声是指在图像中随机出现的、与图像信息无关的像素值变化，它可能来源于传感器噪声、电路噪声、传输错误或环境干扰等。噪声的存在不仅影响图像的视觉效果，还可能干扰后续的图像处理任务，如边缘检测、特征提取等。图像噪声处理是提升图像质量的关键步骤，不同的去噪方法各有千秋，选择合适的策略至关重要。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的去噪方法正展现出强大的潜力，未来图像去噪技术将更加智能化、