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按照上面命令单独调用 minicap 工具截图，并从流中解析到图片保持到制定目录，

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业务层无需关注底层的具体技术实现方案或兜底方案，只需要调用一个 Totoro 实验 SDK 暴露的 API 即可。

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各个业务部门进行业务研发时都有实时计算的需求。

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包括环境配置、语言基础，而编码过程中还需要考虑数据的可靠性、代码的质量等。

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需要提高基建才能加快 AI 的流程，降低算法人员的工程投入。

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计算体系主要围绕 Saber 构建一套 BSQL，底层基于 YARN 进行调度管理。

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AI 的展现点击 Join，来自全站的点击量和展现。

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工程质量：单点工程不利于服务扩展以及稳定性保障。

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构建一套基于 Saber-BSQL、Flink 引擎的数据计算 Pipeline，极大简化 Instance 流的构建。

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因为 AI 机器学习需要正负样本均匀以保证训练效果，所以第四点问题属于强需求。