所以都没什么疑问，好像很自然的样子。所以，领域划分是不是就是没什么挑战了呢？显然不是。之所以我们觉得子域划分很简单
比多副本Divergent Design方法更进一步的，是在同一个数据库实例中采用行列混合存储的方案，同时响应TP型和AP型负载。
列式存储同样能提高CPU在处理数据时的执行效率，首先列存的紧凑排列方式可提升CPU访问内存效率，减少L1/L2 Cache miss导致的执行停顿。
本文阐述了IMCI背后技术路线的思考和具体方案的取舍。PolarDB MySQL 列存分析功能即将在阿里云上线，敬请期待。
因此在低延时在线事务处理和高性能实时数据分析两大前提下，行列混合存储结合内存计算是唯一方案。
例如：行人重识别以及人脸识别具有很强的刚性约束，并且具备明显的关键特征（行人/人脸关键点），因此会将人体分割或关键点检测信息融合到模型特征提取中。
即内点数量大于阈值的匹配牌匾视作同一牌匾。通常来说，传统特征点匹配算法会存在泛化性不足问题，由此生成的训练数据很可能导致模型无法很好学习，
使得牌匾检索可以综合考虑牌匾的视觉信息和牌匾中的文本信息进行检索，如图(b)和图(e)效果对比。
既有互联网电商，也有制造业，新能源骑车等交通行业线等等，并不像公有云具有强烈的行业属性，比如互联网，教培客户偏向于公有云，
传统云计算模式下，从终端用户到中心云因物理距离的强力限制，网络延迟难以进一步降低，同时智能终端设备数量级的增长，必然对海量数据处理带来了要求。
