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快速构建企业云上数据仓库。产品规格按需可选，基础 版成本最低，适合 BI 查询应用；集群版提供高并发数据实时写入和查询能力，适用于高性能应用；弹性 模式版本存储廉价按量计费，适用于 10TB 以上数据上云场景。

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2019 年末，阿里云联合微软共同发布了 Open Application Model (OAM) 开源项目，其主要目标是解决从 Kubernetes 项目到“以应用为中心”的平台之间最关键环节——标准化应用定义。

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OAM 的第一个设计目标就是补充“应用”这一概念，建立对应用和它所需的运维能力定义与描述的标准 规范。换而言之，OAM 既是标准“应用定义”同时也是帮助封装、组织和管理 Kubernetes 中各种“运维能力”。

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为了了解这一点，调研机构O'Reilly公司最近对消费者对人工智能的看法进行了研究，其中包括消费者希望看到人工智能在日常生活中的应用。值得关注的是，这项研究可以让人工智能技术开发商深入了解消费者认为人工智能在日常生活中在哪里以及如何发挥作用。

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尽管对于幻想转换成现实可能漠不关心，但越来越多的消费者群体将会赞赏智能家居技术的成功应用，并密切关注自动驾驶汽车的发展。因此这需要充分进行宣传和推广，并呼吁人工智能开发商能够提供更多的实用解决方案。不仅如此，开发人员还需要清楚地考虑消费者的需求，即使在流程的开始阶段。

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可以使用基于矢量的导航功能来训练深度学习神经网络，以找到从点A到点B的最短路径。通过将动物大脑使用的相同网格线模式嵌入第一层，深度学习可以计算距离和到达目的地的方向。具有基于矢量的导航和深度学习功能的自动驾驶汽车还可以检测到任何新近可用的快捷方式的存在，以减少出行时间。

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无人驾驶汽车是一项实验，至今尚无人知道结果如何。自动驾驶汽车深度学习能否将其驱动到主流交通工具取决于技术如何进一步发展。即使克服了深度学习的挑战，自动驾驶汽车的方式也存在其他障碍。

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支fb最开始是一个单体应用。随着业务不断发展，支fb拆分成了多个服务，衍生出了若干代架构。微服务是服务化后的进一步演进，服务的粒度比服务化更细，具有很好的流量管控机制，中间件和编程模型。

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基础设施同样也得到了很好的发展。最开始，单体架构是托管式的，通常将应用程序托管给电信运营商的某个机房，在物理机上运行单体应用。后来，基础设施开始向虚拟化演进，比如VMware等公司在物理机上构建虚拟化层和虚拟机，在虚拟机上运行操作系统。

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在数据库方面，如何解耦核心和非核心业务的DB。在业务链路方面，由于微服务具有复杂的业务场景和节点，这些业务场景和节点间如何混合，业务节点如何支撑业务链路，容量不足时哪些业务场景应优先通过，限流时应优先限流哪些业务等也是解耦需要关注的内容。总体而言，解耦原则要求将最核心的业务链路隔离出来，使其与其它业务间的耦合尽可能小。