1. **清除缓存**：该功能会清除IDEA中各种缓存，包括索引缓存、编译缓存、本地历史记录以及文件系统缓存等。4. **解决特定问题**：例如，当IDEA无法识别Maven依赖或者发生不停indexing的问题时，通过此选项清除原有缓存和索引，让IDE重新构建，通常能够解决问题。3. **刷新配置**：IDEA中的某些配置信息会被缓存，比如编译器设置、代码样式及插件配置等。5. **确保数据最新

1. **清除缓存**：该功能会清除IDEA中各种缓存，包括索引缓存、编译缓存、本地历史记录以及文件系统缓存等。4. **解决特定问题**：例如，当IDEA无法识别Maven依赖或者发生不停indexing的问题时，通过此选项清除原有缓存和索引，让IDE重新构建，通常能够解决问题。3. **刷新配置**：IDEA中的某些配置信息会被缓存，比如编译器设置、代码样式及插件配置等。5. **确保数据最新

联邦学习模型按照数据重叠形式分成了三类，分别是横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。横向联邦学习模型针对特征一致但ID不一致的数据；纵向联邦学习模型针对ID一致但特征不一致的数据；联邦迁移学习模型针对ID和特征都不一致的数据。

使用样本统计量估计参数值的方法称为点估计。

因此，平面机构中的每个活动构件，在未用运动副连接之前，都有三个自由度。设平面机构共有K个构件。从动件作等加速等减速运动时的推程运动，这种运动规律出现加速度有限值的突变变化，所产生的惯性力的突变是有限的，其引起的冲击是有限的。由上式可知，不同直径的圆周上，比值是不同的，又由渐近线特性可知，在不同直径的圆周上，齿廓各点的压力角也是不等的。惰轮：对前一级齿轮传动来说它是从动轮，对后一级传动来说它是主动轮

联邦学习模型按照数据重叠形式分成了三类，分别是横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。横向联邦学习模型针对特征一致但ID不一致的数据；纵向联邦学习模型针对ID一致但特征不一致的数据；联邦迁移学习模型针对ID和特征都不一致的数据。

联邦学习模型按照数据重叠形式分成了三类，分别是横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。横向联邦学习模型针对特征一致但ID不一致的数据；纵向联邦学习模型针对ID一致但特征不一致的数据；联邦迁移学习模型针对ID和特征都不一致的数据。