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深度学习在需要分类和/或预测的领域非常有用。在商业、工业或者研究的任何领域,任何对预测和分类问题感兴趣的人都应该学习深度学习。实际上,如果有足够的历史数据、需要预测或分类的研究案例,便可以构建一个深度学习模型进行研究。

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目前，对于非训练的检索方法，能较方便的支持全内存索引的在线动态新增和查询，然而面对即时落盘、内存不足、在线向量动态更新和删除等要求，操作成本很大，满足不了实时性。

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对于运维而言也是一样的，开发的时候也需要考虑到可运维性，比如在开发的时候就需要考虑如何在服务实际上下线的时候做到平滑且不丢失数据，同时这样的设计也需要和运维系统进行深刻的对接，这样才能非常可靠、非常安全地连接起来，提升运维的效率。

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XA 协议由 TM 向多个 RM 通过 XA PREPARE 和 XA COMMIT 两条命令完成两阶段提交。两阶段提交常常为人诟病的问题是 TM 的单点问题和 Commit 阶段发生异常可能导致的数据不一致问题。为此，在 PolarDB-X 的实现中，我们额外引入了事务日志表以及 COMMIT POINT 的概念。

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敏捷基础设施的目标
标准化：所有的基础设施最好都是标准的。
可替换：任意节点都能够被轻易地创建、销毁、替换。
自动化：所有的操作都通过工具自动化完成，无须人工干预。

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以数据为中心的一致性模型
从数据存储的角度出发的，包括数据库、文件等。

严格一致性（Strict Consistency）
顺序一致性（Sequential Consistency）
因果一致性（Causal Consistency）

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阿里云云效代码智能语法服务的底层技术是LSIF（Language Server Index Format），它是一种持久化语言的索引的图存储格式，通过图的格式，表示了“代码文档”-> “语法智能结果”之间的事件关系。

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所留下的笔记被重新公布，并被公认为对现代计算机与软件工程造成了巨大的影响。当然我们作为后继者，除了仰慕和学习之外，可能也有很多焦虑。

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创新也不是自古华山一条路这样的简单，创新可以是开拓式创新、升级式创新、也可以是组合式创新、差异化创新等。有一双善于发现创新的眼镜，无时无刻不想着去“偷懒”、去改变，而不是安于现状，那么就会发现许多需要改善的点。

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基于上云解决方案，建立了多种场景化解决方案，包括智能实时数仓解决方案、实时监控大屏解决方案、数据湖解决方案，其中比较典型的智能实时数仓解决方案，适用于电商、游戏、社交等互联网行业大规模数据实时查询场景：