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围绕这一点，他们对产品进行了大改版，并在较短时间内实现了用户数量快速增长，这是一个很好的数据驱动案例。反观国内，大一点的创业公司会优先考虑如何做概念，如何存活下来，像上述那样用数据实现业务驱动的很少。

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向上要跟公司目标对齐，横向要跟合作团队对齐，向下是具体的产品功能拆解。需要注意的是：定好目标，目标不要多，最好只有一个或者两个。

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B端的产品比较复杂（如上图所示）包括官网注册、H5、注册账号、创建项目、集成代码、使用产品、留存日活、pro付费等，KPI拆解到了注册账号数、注册转化率、有效集成数、首次完成激活等。在这之中，有些目标需要自己做，有些需要跟别的团队协同合作。

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许多组织在其工业物联网(IIoT)应用中采用了各种AI算法来做出实时决策。了解基于AI的应用中的数据是至关重要的。聚集、清理和准备独特的数据是利用AI来优化组织并获得见解的最重要方面。

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创建数据集的过程是多部分的-从经常收集多年的数据开始，工程师将需要确定数据的总体结构。他们需要消除数据中的任何缺陷、差异或差距，然后将这些数据转换为算法需要与之进行有效交互的形式。

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许多组织在其工业物联网(IIoT)应用中采用了各种AI算法来做出实时决策。了解基于AI的应用中的数据是至关重要的。聚集、清理和准备独特的数据是利用AI来优化组织并获得见解的最重要方面。

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边缘人工智能是制造业整体AI开发的重要组成部分。 Edge AI在硬件设备上本地处理数据，而不是依靠通过互联网连接的集中式数据库或处理节点。

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Single responsibility principle - 单一职责原则

Open/closed principle - 开放/封闭原则

Liskov substitution principle - 里氏替换原则

Interface segregation principle - 接口隔离原则

Dependency inversion principle - 依赖翻转原则

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将以上五个原则的英文首字母拼在一起就是 SOLID 原则，这也是帮助我们构建高内聚，低耦合、具备柔性的应用架构。在分布式微服务应用架构中，API优先是契约优先（Contract First）的自然拓展。

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我们可以动态添加更多消费者而不影响生产者，可以增加消息中间件对事件进行动态路由和转换。这还意味着事件的生产者和消费者没有时序上的依赖，即使由于应用宕机无法及时处理消息，在重新恢复后，程序可以继续从消息队列中获取这些事件继续执行。这样的松耦合架构，为软件架构提供更高的敏捷性、灵活性和健壮性。