从缓存中检索数据是否将计入Firestore中的读取操作？

从缓存中检索数据不会计入Firestore中的读取操作。

Firestore是一种云数据库服务，它提供了实时同步和可扩展的文档数据库。Firestore的数据存储结构是基于文档和集合的，每个文档都包含了一组键值对，而集合则是一组文档的容器。

Firestore在读取数据时会先尝试从本地缓存中获取数据，如果缓存中存在所需数据，则会直接返回给应用程序，这个过程是快速且低延迟的。如果缓存中没有所需数据，Firestore会自动从云端获取数据，并将数据存储到缓存中以供后续读取使用。

在从缓存中检索数据时，并不会触发实际的云端读取操作，因此不会计入Firestore中的读取操作。这意味着从缓存中读取数据是一种高效的方式，可以减少对云端资源的访问，提高应用程序的响应速度和性能。

需要注意的是，Firestore会自动管理缓存数据的有效性和一致性，确保缓存中的数据与云端数据保持同步。当应用程序对数据进行更改时，Firestore会自动更新缓存中的数据，并将更改同步到云端。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云数据库TencentDB for Firestore，它是基于Firestore的云数据库服务，提供了高性能、可扩展的文档数据库解决方案。您可以通过以下链接了解更多信息：

腾讯云数据库TencentDB for Firestore：https://cloud.tencent.com/product/tcfd

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下面我会分享从收集“霉霉”照片到制作使用预训练模型识别照片的 iOS 应用的大体步骤：预处理照片：重新调整照片大小并打上标签，然后切分成训练集和测试集，最后将照片转为 Pascal VOC 格式将照片转为...第一步：预处理照片首先我从谷歌上下载了 200 张 Taylor Swift 的照片，然后将它们分成两个数据集：训练集和测试集。然后给照片添加标签。测试集用于测试模型识别训练中未见过的照片的准确率。...在训练时，我同时也启动了验证模型的工作，也就是用模型未见过的数据验证它的准确率：通过导航至 Cloud 终端的 ML Engine 的 Jobs 部分，就可以查看模型的验证是否正在正确进行，并检查具体工作的日志...在我的 train/bucket 中，我可以看到从训练过程的几个点中保存出了检查点文件： ? 检查点文件的第一行会告诉我们最新的检查点路径——我会从本地在检查点中下载这3个文件。...然后我将添加了边框的新照片保存至 Cloud Storage，并写出照片到 Cloud Firestore 的文件路径，这样我就能读取路径，在 iOS 应用中下载新照片（带有识别框）： const admin

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