在TensorFlow引擎上支持大规模稀疏特征，业界有多种实现方式，其中最常见的方式是哪个？
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其中最常见的方式是借鉴了ParameterServer的架构实现，在TensorFlow之外独立实现了一套ParameterServer和相关的优化器，同时在TensorFlow内部通过bridge的方式桥接了两个模块。这个做法有一定的好处，比如PS的实现会比较灵活，但也存在一些局限性。
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