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开发人员只能找到输入到神经网络的数据及其输出。但是，他们无法找出隐藏层中进行了哪些处理来做出决定。因此，很难知道深度学习网络失败的原因，因为没有人可以追溯到发生失败的地方。

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修复搜索特定关键词，导致富文本渲染出现崩溃：修改下发数据字段，回避崩溃问题。
修复因缺少参数，导致品牌非自营商品搜索请求失败：修改接口的请求体，补充必要数据。

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修复SKU切换时某区域数据未刷新问题：在SKU切换后，重置该区域的View的显示状态。

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对计算、数据、时机三个维度的补充，框架已经从埋点修复，泛化为一般的端计算框架。通过控制数据，去影响APP的功能。从端计算的角度看JSPatch等热修框架，它的计算、数据层面限制较少，但是修复时机是函数调用级别。相比代码行级别的修复，框架对修复方案有一定的限制。

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同时DX提供了一个用户上下文，用于参与DataParser和EventHandler的计算。我们可以设计一个DataParser，获取用户上下文中的键值对数据；此外可以设计一个EventHandler用于将键值对数据设置到用户上下文中。

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用户上下文提供多种生命周期的存储方法，实现页面内DX组件间数据互通，页面间DX组件间数据互通，以及持久化能力。从时机角度看，其实DX可以在事件触发时，执行多个EventHandler。这样可以通过组合执行EventHandler代替类似万能函数的EventHandler实现。

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计算上云目前是趋势。极端的角度看，期望客户端越做越轻，将主要的计算能力放到云上解决。我之前做过类似云游戏的方案，3D游戏这种极端依赖客户端硬件能力的应用也可以上云。

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随着通讯技术的进一步发展，游戏上云、APP上云将来会有商业化产品出现。虽然趋势如此，但是端上依然有两大优势，是云计算无法替代的：一是算力经济性，二是数据完备性。

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从算力经济性角度看，端设备硬件的算力逐渐攀升。一般使用场景，算力其实是过剩的。同时频繁、大数据量的通讯，无论对用户还是运营组织，都是存在成本的。

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值得一提的是，ACNA 除了是一个架构设计方法，也包含了对云原生架构的评估体系、成熟度衡量体系、行业应用最佳实践、技术和产品体系、架构原则、实施指导等。