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通过分析消费者对人工智能技术的理解，开发商可以更好地开发使消费者的生活更轻松、更无缝且更加令人兴奋的人工智能技术。从长远来看，充分利用人们对于人工智能技术的幻想是有益的。

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SAE（Serverless 应用引擎）实现了 Serverless 架构 + 微服务架构的完美融合，真正按需使用、按量计费，节省闲置计算资源，同时免去 IaaS 运维，有效提升开发运维效率；SAE 支持 Spring Cloud、Dubbo 和 HSF 等流行的微服务架构。

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零售云基于云原生体系建设和挑战
零售云是云原生应用实践的良好土壤
CTO 鲁肃提过：阿里集团是云原生技术发展的最好土壤。而零售云是阿里集团重要的一个分支，同时是阿里业务中台对外输出建设2B生态的重要战略方向，所以零售云无疑是云原生应用发展实践的极好土壤。当前，在这半年来实践和应用了云原生技术构建了产品-零售云研发运营平台（即云上星环）。

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可以看到，Tunnel是属于API层的一个组件，专门负责数据的上传和下载。为什么这么做, 是因为这是一个大数据的系统，所以在MaxCompute上跑一个SQL其实就发了一条控制指令。

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Hash Clustered表和Range Clustered表并不适合Tunnel去写，因为数据在存储上需要做一个系统，而且会排序，而Tunnel集群规模没有计算机集群那么大，没有这个能力去做排序。因此，这种表一般经典的用法就是先写一张普通表，然后通过SQL做一个insert overwrite，生成一张Hash Clustered表或者Range Clustered表。

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Download支持列裁剪，也就是可以下载其中几列。下载查询结果就把TableTunnel入口类改成InstanceTunnel，odps也是一样，53行就不是project, table了，是一个InstanceID。

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API 应该是声明式，可描述/自描述的：通过规范化的描述，API 易于沟通、易于理解、易于验证，简化开发协同。支持服务的消费者和提供者并行开发，加速开发周期。支持不同的技术栈的实现，比如对于同一个 API 接口，其服务实现采用 Java 。前端应用可以使用 JavaScript ，而服务器端应用可以使用 Golang 进行服务调用等等。这样可以让开发组织可以根据自己的技能栈和系统要求灵活选择合适的技术。

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在 Java 领域，GraalVM （https://www.graalvm.org/）已经逐渐成熟。它是基于HotSpot上增强的一个跨语言的全栈虚拟机，支持众多语言的运行平台（包括Java、Scala、Groovy、Kotlin、JavaScript、Ruby、Python、C、C++等）。GraalVM允许您将程序提前编译为本地可执行文件。

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对于大多数物联网解决方案，后端服务器通过多个设备和通过互联网连接的传感器接收数据。一台或多台服务器托管用于处理数据的机器学习算法，从而创造AI解决方案提供的任何价值。

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Edge AI对许多行业至关重要。一个例子是自动驾驶汽车，其中Edge AI可以减少电池的电量消耗。监视系统、机器人技术和其他几个行业也将从Edge AI模型中受益。