gydtep

件，显然 MillWheel 是符合「实时存储每一条中间和最终计算结果」这个条件的。对于存在不确定性计算的流计算场景，当 FailOver 时，引擎会从源头重新发送消息进行重算，多次计算可能会产生的不一致的结果，但由于「Strong Prod

gydtep

多次计算可能会产生的不一致的结果，但由于「Strong Production」会对计算进行去重，因此即便进行了多次重算，但有且仅有一次重算的结果被输出给下游（下游算子或结果接受端），从整体上来看数据是满足一致性的，这也被称之为「Effective Determinism」。

gydtep

预训练技术在计算机视觉(CV)领域如VGG、Google Inception和ResNet，以及自然语言处理(NLP)如BERT、XLNet和GPT-3的成功应用，启发了越来越多的研究者将目光投向多模态预训练。本质上，多模态预训练期望学习到两种或多种模态间

gydtep

然而在实际使用过程中，许多人对可观测性的关注，主要集中在系统上线之后。这当然是没有问题的，但实际上，从一个系统开发开始，一直到线上运行，都是可以从可观测的角度来对系统的质量进行评估和衡量，我们可以称之为对质量的观测。

gydtep

下图比较概括地描述了一个系统的质量观测完整生命周期，大体上可以分为如下四个阶段，并且在每个阶段都有需要特别关注的一些数据和指标：

gydtep

为训练检索模型，通常需要进行实例级标注，即按照POI牌匾粒度进行标注。而在不同资料中筛选同一POI牌匾是一件非常复杂的工作，如果进行人工标注的话，则会带来高昂的标注成本，并且无法大规模标注。因此，我们设计了一套简单高效的训练数据自动生成方式，可用于模型冷启动，整个环节无需任何人工标注。

gydtep

大量信息中准确地关注到能够区分不同牌匾更为关键的部分。因此，我们在网络中引入了注意力模块，让模型学习关键信息，以提升全局特征的辨别能力。我们采用了空间注意力机制SGE（Spatial Group-wise Enhance）[4]，SGE通过对特征

gydtep

图上的每个空间位置生成一个注意力因子来调整每个空间位置处特征的重要性。SGE模块如图7所示。它首先对特征图进行了分组，然后对每组特征图计算语义特征向量，使用语义特征向量和特征图进行position-wise点乘，得到注意力图，然后将注意力图与特征图进行position-wise点乘，以此来增强特征，从而获得在空间上分布更好的语义特征。

gydtep

绿色科技 助力每笔订单碳排放量持续下降
交易背后的碳成本主要有三部分：一是商品交易/数字交易本身的碳成本；二是物流运输中的碳成本；三是商品生产和消费中的碳成本。

gydtep

开发涉及更多的人：随着全球化时代的到来，公司、部分的分工也越来越细，也就意味着系统的开发和维护需要更多的部门和人来共同完成，协调的代价也越来越大。