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企业数据中台依托数据采集层、数据计算层、数据服务层，为上层数据产品、业务系统等提供数据支撑。云上数据中台产品Dataphin从“采、建、管、用”为企业提供一站式数据中台各层次的实现，配合阿里云系列产品，可实现企业数据中台全链路稳定、高效构建。

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除了 FaaS 的快速发展，Serverless 和容器技术也开始融合，尤其是得到了云厂商的高度关注。通过 Serverless 容器，一方面可以根本性解决 K8s 自身的复杂性，让用户无需受困于 K8s 集群容量规划、安全维护、故障诊断等运维工作；另一方面进一步释放了云计算的能力，将安全、可用性、可伸缩性等需求下沉到基础设施实现，可以帮助云厂商形成差异化竞争力。

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本质上，这是一种信息流和业务流的解耦。从业务角度看，钱需要即时从买家流动到卖家，中间还可能有聚合支付等操作。

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前端智能化算法工程体系升级，引入云原生能力使智能化算法框架 Pipcook 可以从数据侧、模型侧、训练侧、部署侧支持云原生，能够更便捷的融入云原生体系，保障使用者可以直接上线模型算法支撑业务，打通业务的全链路。

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除非掌握了所有可能的写数字九的方法，否则深度学习网络以外的AI算法将很难检测到，尽管形状不同，但两个数字都代表九。借助深度神经网络进行的深度学习可以轻松地将两个数字都识别为9。深度学习准确地对不同对象进行分类的能力可以解决自动驾驶汽车面临的一些主要挑战。

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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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基准代码和应用之间总是保持一一对应的关系，一份代码可以部署在开发环境、测试环境、预发环境及产线环境。

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OAM 项目的第二个设计目标就是提供更高层级的应用层抽象和以应用关注点分离的定义模型。

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共享（Sharing）--- 要实现真正的协作，还需要团队在知识层面达成一致。通过共享知识，让团队共同进步：可见度 visibility：让每个人可以了解团队其它人的工作。这样可以知道是否某一项工作会影响另一部分。

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组织上需要从技术、业务和产品体系建设规划好阵型，进行很好的排兵布阵，需要更多的各领域的优秀人才加入建设，建议组织上重点需要内部各领域专有人才定向培养，内部同学有可持续发展通道才能留住人才、用好人才，用人做事在零售云组织体系上尤其重要，而不是做事用人，否则项目就会把整个组织拖垮。