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Workflow Orchestration 工作流编排：以阿里云 Serverless 工作流为例，可以通过一个声明式的业务流程来编排任务。这种方式简化了开发和运行业务流程所需要的任务协调、状态管理以及错误处理等繁琐工作，让开发者聚焦于业务逻辑开发。

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与经典Java VM相比，生成的程序具有更快的启动时间和更低的运行时内存开销。Quarkus（https://quarkus.io/）/Micronaut（https://micronaut.io/） 等作为云原生定制的新一代Java框架，可以实现惊艳的启动时间和资源开销。更多分析可以参考Java的云原生进化。

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正在应用的知识蒸馏的一个实例是使用视频源在监视系统上实时检测性别。通常，识别性别需要相当大的基于云的神经网络。但是在实时系统中，跳回云并不总是一种选择。知识蒸馏可以将整个过程精简为一个较小的网络，该网络可以在安装到边缘设备的同时准确地识别性别。如果没有知识蒸馏技术，这可以实现几种不可能的应用。

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另外，很多公司认为做数据驱动就应该有一个高大上的数据平台，这两年标签画像平台或者数据中台的概念比较火，它们真的能够实现数据驱动吗？不见得。目前，很多公司的数据质量非常差，数据驱动就更无从谈起，这是国内大中小企业普遍存在的情况。

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古人云：“活到老，学到老。”互联网算是最辛苦的行业之一，“加班”对工程师来说已是“家常便饭”，同时互联网技术又日新月异，很多工程师都疲于应付，叫苦不堪。以至于长期以来流传一个很广的误解：35岁是程序员工作的终点。

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牛顿说：“如果说我看得比别人远一些，那是因为我站在巨人的肩膀上。”我们需要从别人身上学习。从老师、领导、同事、下属甚至对手身上学习，是快速成长的重要手段。

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最低目标必须能够轻松达成的目标，否则，从优化理论的角度来讲，该命题无解。比如，类似“半年内完成晋级两次、绩效全部S、从菜鸟成为Java专家”就不太合适作为最低目标。总之，要区分理想和梦想。

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另外，技术学习是一场对抗赛，虽然学无止境，超越大部分对手就是一种胜利。所以，以正确的学习方式，长时间投入就会形成核心竞争力。

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现在的大多数设备都内置了这项技术，并且随着技术进步，将会不断改进。行业机构和组织现在正在开发专用处理器和建造超级计算机，以应对一些最紧迫的医学和科学挑战。

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数据是所有人工智能技术的核心。实际上，数据是一切与智能有关的核心。人工智能学习的方式是通过体验情境，然后模拟人类在头脑中做出的决定。