高可用性（英语：highavailability，缩写为HA）IT术语，指系统无中断地执行其功能的能力，代表系统的可用性程度。是进行系统设计时的准则之一。高可用性系统意味着系统服务可以更长时间运行，通常通过提高系统的容错能力来实现。高可用性或者高可靠度的系统不会希望有单点故障造成整体故障的情形。一般可以透过冗余的方式增加多个相同机能的部件，只要这些部件没有同时失效，系统（或至少部分系统）仍可运作，这会让可靠度提高。解决单点故障，实现系统服务高可用的核心并不是让故障永不发生，而是让故障的发生对业务的影响降到最小。因为软硬件故障是难以避免的问题。当下企业中成熟的做法就是给单点故障的位置设置备份，形

AE自编码器，无监督的特征学习，其目的是利用无标签数据找到一个有效低维的特征提取器。AE学习过程使用无监督，输入样本$x$通过编码器获得低维特征$z$，最后通过解码器重构输入数据获得$\hatx$，loss直接最小化$||x-\hatx||^2$即可实现无监督训练。学习完成之后，编码器可以作为监督学习的特征提取器，解码器就可以做图片生成器。在低维空间上非编码处进行解码可以生成新的不同于输入的样本。但是问题在于因为神经网络只是稀疏地记录下来你的输入样本和生成图像的一一对应关系，所以，如果介于某两个特征之间的某个点，编码器并没有学习到码空间里。因此无法实现码空间随机采样即可生成对应的图片，随机采样

AE自编码器，无监督的特征学习，其目的是利用无标签数据找到一个有效低维的特征提取器。AE学习过程使用无监督，输入样本$x$通过编码器获得低维特征$z$，最后通过解码器重构输入数据获得$\hatx$，loss直接最小化$||x-\hatx||^2$即可实现无监督训练。学习完成之后，编码器可以作为监督学习的特征提取器，解码器就可以做图片生成器。在低维空间上非编码处进行解码可以生成新的不同于输入的样本。但是问题在于因为神经网络只是稀疏地记录下来你的输入样本和生成图像的一一对应关系，所以，如果介于某两个特征之间的某个点，编码器并没有学习到码空间里。因此无法实现码空间随机采样即可生成对应的图片，随机采样