数据泄露是机器学习中的常见问题，指训练数据中包含不应知晓的信息，导致模型在训练和验证集上表现良好，但在新数据上效果差。文章讨论了三种泄露场景：目标泄露、训练-测试污染和时间序列中的时间泄露，并提供了防止这些问题的策略。

本文讨论高可用PostgreSQL集群中的分裂大脑现象及其防止策略，包括投票、解析器、冗余和故障转移等。如果发生分裂大脑，可以使用见证节点、共识算法或手动解决。介绍了几个PostgreSQL工具，如Patroni、Pgpool-II和Repmgr。