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那么，当会员系统宕机时，为了使防抖设计机制可用，就需要异构的设计。实际资金流处理所依赖的数据需要异构出一份以供信息流处理，而不是直接用原来的数据。异构设计使得一份数据宕机不影响整个系统功能的正常运行。

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用于解决前端使用机器学习成本的问题，0成本帮助前端快速掌握和使用机器学习 OTA 算法能力。同时，帮助业务落地的团队训练自己的模型，保证模型在自己业务场景能够自我迭代、更加精准。

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智能 UI 技术体系升级，能力下沉同时支持频道业务的智能 UI 个性化，技术内敛将偏业务部分交给 P2C 端到端业务交付体系，算法自建将搜索推荐海神的算法收回前端智能化团队自己设计维护。三管齐下，保证智能 UI 技术体系普适、内聚、可控，从而做好归因分析在广泛业务场景里数据驱动的方式进行迭代。

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用智能化思维解决问题的时候，我们并不提供解题思路，模型自己从正确答案里提炼解题思路，一旦遇到新的情况我们可以把这些情况当作新答案喂给模型，模型就能自我进化了，再遇到类似问题自行解决，这个过程就实现了自我进化，我们唯一要做的就是形成这个进化的闭环：模型答案的评估、新答案生成正负样本、构造在线训练的通路。

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会数据获取、数据处理、模型配置、模型训练、模型验证、模型部署、数据回流闭环，能够用Pipcook 配置Pipline 进行流式计算，处理海量数据。

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深度学习是机器学习的一个子集，它使用人工神经网络来模仿人脑的复杂功能。深度学习可以在没有任何人工干预的情况下更准确地对对象进行分类。例如，假设有两个人写数字九(9)，但是他们两个人都以不同的方式写数字(一个人写9，其他人写一个nine，底部没有清晰的曲线)。

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深度学习的功能有所不同，消除了特征提取的问题，从而使深度学习神经网络的检测和决策更加准确。深度学习可以提高检测道路上障碍物的准确性和更好的决策能力，可以帮助应对自动驾驶汽车面临的许多挑战。

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驾驶是一个过程，涉及与其他驾驶员和行人的复杂互动。例如，如果骑自行车人打算转弯，那么他或她将做出手势示意，以通知附近的其他驾驶员。然后，驾驶员可以放慢其车辆的速度，从而允许骑自行车的人转弯。

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修复因缺少参数，导致品牌非自营商品搜索请求失败：修改接口的请求体，补充必要数据。

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此外，还进行过一些数据实验。比如分析5秒内用户退出APP的原因，UT通道数据丢失指标建立等。