在java中万物皆对象，包括女朋友。所以很多时候有些领域是经过实践探索的
，那么对于后来者来说领域的划分就简单很多了，不是凭感觉，而是我就是这
么抄过来的。
标识（flag）赋予了我们通过命令行直接给代码中某个变量赋值的能力。那么一个新的问题是，如果我没有给这个变量赋值呢，程序还能继续运行下去吗？如果不能继续运行，则这个参数（flag 只是一种特殊的参数）就是必选的
interfaces 层：就是用户接口层，这里主要存放一些与前端交互的代码以及与其他服务交互的接口，主要的作用将将前端请求转化为适当数据去调用 biz 层的业务代码进行业务请求，另外将 biz 层返回的数据进行组装最终形成页面所需要的数据。
可以看到读放大场景下消息只写一份，写到 Topic 维度的队列，但接受者读取时需要按照订阅的 Topic 列表多次读取，而写放大场景下消息要写多份，写到所有接受者的客户端队列里面，显然存储成本较大，但接受者读取简单，只需读取自己客户端一个队列即可。
我们采用的读放大为主，写放大为辅的策略，因为存储的成本和效率对用户的体感最明显。写多份不仅加大了存储成本，同时也对性能和数据准确一致性提出了挑战。但是有一个地方我们使用了写放大模式
平安科技、京东、小米等融合性公司以及商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技等技术厂商也较为活跃，通过与传统行业龙头企业的合作，不断提升其技术应用市场竞争力。
态更新，若引擎下游系统也实现了数据幂等，当在 t ~ t + n 间内出现 FailOver 时，引擎可以通过重新计算 t ~ t + n 之间的所有值，直接输出给下游使用。
多模态商品知识图谱的应用场景十分广泛，多模态结构数据虽然在底层表征上是异构的，但是相同实体的不同模态数据在高层语义上是统一的，所以多种模态数据的融合有利于充分表达商品信息。多模态商品知识图谱技术可以服务于各种
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，即内点数量大于阈值的匹配牌匾视作同一牌匾。
惊艳的智能语音对话能力；面向C端场景时，如何持续提升服务体验？问答过程中的拟人度和对于复杂关键信息的收集，像人名、sf证号等；我们现在的语气承接的拟人度相比原来有了较大提升，同时在复杂关键实体信息的提取收集上可通过多轮对话完成，更贴近于实际的交互体验，尤其在长数字识别应用上，可用性非常高；
