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最开始设置缓存Key是单据，value是相似度分数对象，

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非常容易把DB搞挂，当缓存击穿之时就是故障来临之日。

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有哪些可能的解决方案？深度学习又会在哪些方面带来有希望的突破？

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因为感官输入是我们能获得每秒105维度约束的唯一处所。

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去学习对象的稳定表示以及在不断变化的环境中基本不变的概念。

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也就是说，不是在原始输入空间中进行预测，而是在所学得的稀疏表示与此表示所衍生的感知空间相一致的空间中进行预测。

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同时，可以通过低维表示来解释环境变化的假设对编码器施加了学习此类表示的约束（可能还需要其他约束）。

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在讲DNSSEC这个功能之前，让我们先来看看DNS的工作原理。

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可是如果没有查到怎么办，就需要本地DNS进行递归的流程，

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中间的请求很容易就被攻击者冒充或伪造，返回给本地DNS一个错误的解析结果。