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就像发动机而言，告警只是告诉你发动机是否有问题，而一些包含转速、温度、压力的仪表盘能够帮我们大致确定是哪个部分可能有问题，而真正定位细节问题还需要观察每个部件的传感器数据才行。

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用场景：观测本质上是一个通用的行为，除了运维场景外，对于公司的安全、用户行为、运营增长、交易等都适用，我们可以针对这些场景构建例如攻击检测、攻击溯源、ABTest、广告效果分析等应用形式。

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随着阿里全面拥抱云原生后，我们也开始逐渐去兼容开源以及云原生的可观测领域的协议和方案。相比自有协议的封闭模式，兼容开源、标准协议大大扩充了我们平台能够支持的数据采集范围，

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算法：除了基础的数值算法外，目前我们支持了十多种的异常检测/预测算法，并且还支持流式异常检测；同时也支持使用Scheduled SQL进行数据的编排，帮助我们产生更多新的数据。

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最后根据得到的结论去“讲故事”。因此在可观测性引擎的建设上，我们非常关注数据编排的能力，能够让数据流转起来，从茫茫的原始日志中不断的去提取出价值更高的数据

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LXMERT、ViLBERT和FashionBERT引入了双流架构，首先独立提取图像和文本的特征，然后使用更复杂的cross-attention机制来完成它们的交互。为了进一步提高性能，VLP应用了一个共享的多层Transformer进行编码和解码

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模态缺失和模态噪声是两个挑战（主要是文本和图片的缺失和噪声），这将严重降低多模态信息学习的性能。在真实的电子商务场景中，有的卖家没有将商品图片(或标题)上传到平台

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（1）对每个模态的独立信息进行编码，对应modal-encoding layer，(2)对模态之间的相互作用进行建模，对应modal-interaction layer，（3）通过各个模态的监督信息优化模型，对应modal-task layer。

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以及它的出现是为了解决什么问题，在实际的上下文场景下是怎么运用的，我想只有这样我们对这些不明觉厉的东东才能有更加深刻的理解。我尽量结合一些实例来进行说明，方便大家的理解。

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再来举一个例子，在我们设计用户信息的时候，这其中就会包括用户的地址，用户的地址实际是由这个用户是哪个省的，哪个市的，哪个县的以及具体地址是什么