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全链路的可观测性一直都是DevOps环节中的重要步骤，除了通常的监控、告警、问题排查外，还承担用户行为回放/分析、

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此外，图像检索还有一个必不可少的要素就是特征提取，通常包括：全局特征、局部特征、辅助特征等，主要是针对不同任务特点进行相应的优化

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我们借鉴了传统特征点匹配算法思想，利用Sift特征点匹配算法对两趟资料中的所有牌匾进行两两匹配，并通过内点数量对匹配结果进行筛选，

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针对局部特征的提取，我们主要的思路是将牌匾垂直切分成几个部分，分别关注每个部分的局部特征[7]，并对局部特征进行对齐后优化。

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本质上，多模态预训练期望学习到两种或多种模态间的关联关系。学术界的多模态预训练方案多基于Transformer模块，在应用上集中于图文任务，方案大多大同小异

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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

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如下图所示，实现DDD落地大致需要经历这样三个阶段，即为业务分析-》战略设计-》战术设计，不同阶段的输出都是下一阶段的输入

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通常在业务分析阶段我们把业务域的主体流程进行了梳理以及分析，同事将业务期望进行了定义。在进行战略设计的过程中，

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从某种意义来说，战略设计实际就是战术设计的输入。在战术设计中会有聚合、聚合根、实体、值对象、

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用户接口层：负责向用户展示信息以及转化用户请求意图，在前后端分离的当下，可以实现在后端服务不变的情况下适配不同的用户前端的作用。