DataWorks数据集成可以通过实时库监控抽取从关系型数据库（MySQL、Oracle、PolarDB等）抽取数据，再采取消息订阅的方式汇聚实时消息流数据，汇聚起来的数据可以去做一些数据处理，包括数据过滤、字符串替换和以后将会支持的Groovy函数，这也是一个比较标准的ETL流程。
企业大数据IT运维经历了从单纯的运维工具到运维平台，再到自动化运维和故障预防式运维，到现在朝着智能化运维的方向进化。但现有的大数据运维分析手段依旧存在着原子工具繁多，上手成本高、工具之间的衔接困难，Monitoring(监控)、Logging(日志)、Tracing(定位追踪)无法互相依存发挥更大价值、真实业务中收益完全取决于使用者的架构能力等明显问题。
大数据实时分析与决策是当下比较火热的话题，企业希望技术能更快速地响应业务需求，阿里云也希望通过产品化的能力，帮助企业更快更好的使用数据，及时响应企业的数据需求。
IoT设备管理：KubeEdge和OpenYurt等边缘容器技术都提供了对海量边缘设备的管理能力。
K8s集群管理：阿里云容器服务ACK的节点池管理，集群管理等完全都是采用Kubernetes方式进行自动化管理与运维的。ACK Infra支撑了部署在全球各地数万个Kubernetes集群，基于K8s完成自动化了扩缩容、故障发现/自愈等能力。
更进一步，我们可以将应用程序的所有环境配置都通过源代码控制系统进行管理，并通过自动化的流程进行面向终态地交付和变更。这样就是GitOps的核心理念。
深度神经网络也遭循这个非常有用的方案。该方案几乎被用于生活的各个领域。医生有诊断书,教师有教学大纲,企业有盈利策划书,甚至学术界都有一个发表研究论文的规范。
要学习一个新的东西,最难的事情就是找到容易理解和部署的例子。找到课题相关的大量技术论文非常容易,但找到入门学习并快速搭建的具体的例子是很难的。本书就是为了解决这个问题。书中有直观的插图、实用的例子以及对模型的简单解释,这些可以用Python直接搭建和测试。这样就很容易上手,通过数据和Python进行试验。
向量检索的第一大类应用就是对语音、图像、视频这些人类所接触到的，也最为常见的非结构化数据的检索。传统的检索引擎只是对这些多媒体的名称和描述进行了索引，而并没有尝试对这些非结构数据的内容进行理解和建立索引，因此传统引擎的检索结果具有非常大的局限性。
索引水平扩展：Proxima 采用非对等分片的方法实现分布式检索。对于邻居图索引，解决了有限精度下图索引快速合并的难题，与 Map-Reduce 计算模型可有效进行结合。
对于第三个请求，同一个文件内的跳转会自动高亮到对应的代码行，不同文件间的跳转会新开页面并跳转。
语法服务响应和语法索引构建是完全异步的，互不影响，支持独立的资源扩缩。
