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20 世纪 80 年代末，产生了空间编码和哈希的思想，主要以分形曲线和局部敏感哈希为代表。分形曲线和局部敏感哈希属于空间编码和转换的思想，类似思想的算法还有 Product Quantization (PQ) 等，这些量化算法将高维问题映射到低维进行求解，从而提高检索效率。

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超大规模索引构建和检索：Proxima 精于工程实现和算法底层优化，引入了复合性的检索算法，基于有限的构建成本实现了高效率的检索方法，单片索引可达几十亿的规模。

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Proxima 支持流式索引和半内存构建检索模式，真正做到了有限资源下，单机十亿规模级别的索引构建，以及高性能高精度检索。Proxima 这种高性能低成本能力为 AI 大规模离线训练和在线检索提供了强有力的基础支持。

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对企业而言，Serverless 架构有着巨大的应用潜力。随着云产品的完善，产品的集成和被集成能力的加强，软件交付流程自动化能力的提高，我们相信在 Serverless 架构下，企业的敏捷性有 10 倍提升的潜力。

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那么什么是代码智能语法服务呢？语法服务提供了基于云端备份的快速代码导航服务，无须本地克隆即可在页面体验熟悉的定义引用快速查看跳转功能，大幅提升代码评审的效率和质量。

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针对第二个请求，我们在获取定义与引用列表的过程中，不光要得到文件名和位置信息，还需要将对应的代码内容展示出来，方便用户理解。为了实现这个效果，我们新增了批量获取文件片段的接口。

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要将技术的先进性转化为业务的先进性，忘掉屁股。这个“忘掉屁股”就是你做很多事情不是你一个人能搞定的，复杂、越大的事情是要协同更多的人。如果你就是为了你自己，比如说KPI去做事，我告诉你，这个事情做一次两次可以，但后面就没人跟你配合。你一定要忘掉屁股，才能慢慢的把这个事情做成，真正做到你想要的结果。

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TSO 事务需要一个生成全局单调递增 Timestamp 的策略，常见的策略有 True Time（Google Spanner）、HLC（CockroachDB）、TSO（TiDB），在我们目前的实现中，我们使用了 TSO 策略，由 GMS（元数据管理服务）作为一个高可用的单点服务承担生成 Timestamp 的任务。TSO 保证了正确的线性一致性和良好的性能，只是在跨全球机房部署的场景会带来较高的延迟。

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2015 年由 Linux 基金会发起了一个 The Cloud Native Computing Foundation（CNCF） 基金组织，CNCF基金会的成立标志着云原生正式进入高速发展轨道，Google、Cisco、Docker 各大厂纷纷加入，并逐步构建出围绕 Cloud Native 的具体工具，而云原生这个的概念也逐渐变得更具体化。因此，CNCF 基金最初对云原生定义是也是深窄的，当时把云原生定位为容器化封装+自动化管理+面向微服务：

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Cloud Native，从词面上拆解其实就是 Cloud 和 Native，也就是云计算和土著的意思——云计算上的原生居民，即天生具备云计算的亲和力。