除了上述部署架构上不同可以支持的资源局隔离之外。在PolarDB内部对于一些需要使用并行执行的大查询支持动态并行度调整(Auto DOP)，这个机制会综合考虑当前系统的负载以及可用的CPU和内存资源，对单个查询所用的资源进行限制，以避免单个查询消耗的资源太多，影响其他请求的处理。
多模态检索模型是基于三元组损失（Triplet Los）的度量学习框架下进行设计的，输入包括了：1）POI牌匾的图像信息；2）POI牌匾的文本信息。图像信息使用双分支进行特征提取，文本信息使用BERT进行特征提取，最后再将文本特征与视觉特征进行融合。
因此我们的模型对于外观相似的不同牌匾具有更好的区分能力，如图(a)和图(d)效果对比。此外，由于不同视角牌匾存在遮挡、拍摄时的光照强度不同以及不同相机色彩差异大等因素，部分牌匾只利用视觉特征检索非常困难。
玄铁RISC-V系列处理器采用自研技术，覆盖从低功耗到高性能的各类场景，支持AliOS、FreeRTOS、RT-Thread、Linux、Android等操作系统，并已成功应用于微控制器、工业控制、智能家电、智能电网、图像处理、人工智能、多媒体和汽车电子等领域。
当前，AIoT浪潮已席卷而来，RISC-V或许是AIoT时代万物互联的关键，是拓宽物联网生态圈的钥匙。平头哥在RISC-V上的探索和布局，对于推进AIoT战略具有重要意义，此次开源玄铁RISC-V系列处理器，将有力推动RISC-V生态发展、助力万物互联，惠及全球RISC-V社区。
电脑报报道称，超过 70% 的 RISC-V 主要成员来自中国，这些成员的努力将加强 中国的 IP 库和 IC 设计能力，重塑供应链，并扩张 RISC-V 的影响力。
下面叙述中，如果不是特意说明，一致性指的是引擎自身状态的一致性，端到端一致指的是包含了输出的一致性。
二 流计算系统的本质
前面我们定义了流计算一致性的概念，这一部分将会从概念出发将问题进行形式化拆解，以便得到通用化的解法。
令 O(t) = Sink(t) + State(t)，即将计算对引擎状态的更新视为一种特殊的输出，则流计算过程可简化为：
F(E(t), O(t)) = O(t+1)
结合流计算上面流计算一致性的定义，我们希望在引擎发生故障 FailOver 时，存在一种恢复函数 R 使得
因此，在仅有确定性计算的流计算系统中，实现端到端的充分必要条件可退化为：在流计算过程中，需要外部的最终结果接受端实现幂等，实时存储每一条中间和最终计算结果，如果考虑吞吐率不能存储每一条，则需定期批量存储，上述条件中去掉了对「事务」的要求的原因
同时，我们需要注意到的是，Flink 和 Kafaka 中的「事务」提交，和我们常规的操作关系型数据库中的事务还是有所不同的，后者的事务提交对象一般就一个（e.g. MySQL Server），但在流计算中，由于结果有下游输出、消费进度、算子状态等，因此流计算引擎需要设计一个全局的事务协议用于和下游待提交的各个存储后端进行交互。
