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gydtep · 发表于 2023-7-15 14:50:24

维护上下游的数据实时一致性也非常具有挑战。而且由于同步延迟的存在，下游AP系统存储的经常是过时的数据，导致无法满足实时分析的需求。

gydtep · 发表于 2023-7-17 14:18:06

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。

gydtep · 发表于 2023-7-19 07:55:47

在获得最大执行性能的同时不影响该集群上的TP型负载的可用内存和CPU资源。

gydtep · 发表于 2023-7-20 16:30:06

而PolarDB采用了将列存实现为InnoDB的二级索引的方案，主要基于如下几点考量：

InnoDB原生是支持多索引的，Insert/Update/Delete操作都会以行粒度apply到Primary Index和所有的Secondary Index上，并且保证事务。将列存实现为一个二级索引可以复用这套事务处理框架。

gydtep · 发表于 2023-7-21 15:34:07

对此PolarDB技术团队提出了In-Memory Column Index(IMCI）的技术方案，在复杂分析查询场景获得的数百倍的加速效果。

gydtep · 发表于 2023-7-22 20:37:52

布了Database In-Memory套件，其最核心的功能即为In-Memory Column Store，通过提供行列混合存储/高级查询优化(物化表达式

gydtep · 发表于 2023-7-24 19:59:50

由于遮挡原因也会导致文本特征不同，因此需要结合图像特征进行权衡。而且，文本特征和图像特征来自多个模态，如何将多模信息进行融合也是该业务特有的技术难点。

gydtep · 发表于 2023-7-25 13:20:40

牌匾检索的技术方案主要包括数据迭代和模型优化两块。在数据生成部分，我们分为了冷启动自动生成数据以及模型迭代生成数据两个步骤。

gydtep · 发表于 2023-7-25 14:56:12

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gydtep · 发表于 2023-7-26 14:13:44

2）网络backbone的改进，以关注到更多细粒度特征。

在我们的业务场景中，存在一些外观相似而细节有一定差异的牌匾，

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