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可观测数据引擎的整体架构如下图所示，从底到上的四层也基本符合方案落地的指导思想：传感器+数据+算力+算法：
• 传感器：数据源以OpenTelemetry为核心，并且支持各类数据形态、设备/端、数据格式的采集，覆盖面足够的“广”

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收集云上每个产品（虚拟机、网络、存储、数据库、SaaS类等）的费用，包括详细的计费信息
收集每个产品的监控信息，包括用量、利用率等

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例如：行人重识别以及人脸识别具有很强的刚性约束，并且具备明显的关键特征（行人/人脸关键点），因此会将人体分割或关键点检测信息融合到模型特征提取中。

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因此，我们利用已有的文本OCR识别结果，并引入BERT对OCR结果进行编码得到文本特征，该特征作为辅助特征分支和视觉特征进行融合，融合后的特征用于最终的牌匾检索度量学习。

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随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为人工智能领域的知识支柱，以其强大的知识表示和推理能力受到学术界和产业界的广泛关注。近年来，知识图谱在语义搜索、问答、知识管理等领域得到了广泛的应用。

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（1）modal-encoding layer。在对每个模态的单个信息进行编码时，针对图像模态、文本模态以及知识模态，我们采用基于Transformer的编码器提取图像、文本、三元组表面形式的初始特征。

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我们以大家最熟悉的电商系统来举个栗子，在电商业务中有一个重要的环节就是物流。因此物流是电商业务的重要业务子域。当用户下完订单之后，在仓储领域就需要陈诚对应的货物拣货单，

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取舍不是说是永久的取舍，而是要在一个时间范围去看。比如我们在做职业规划时，前三年做什么，后三年做什么，各个时间段内要有一个重点。

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就是“看山就是山”的境界，等到面对的事情越来越复杂，就会体悟到更多不同的境界。
放到程序媛的成长上来看，初期我们认为“我是个女孩子，我和他们不一样”。

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因为我们给自己设计的目标规划在不断变高。所以，我们这么忙碌都是为什么什么？我们要干嘛？我们要去哪儿？