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高可用设计通常是静态的，它能够被内嵌到架构设计中，被内嵌到基础设施或者中间件中。高可用设计应根据业务场景实现个性化设计。这要求我们不仅需要关注系统当下的业务特点，还需要预测其未来的业务特点，通过各种特性来刻画该业务对用户的可用性影响。

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使用FASS能够很容易地实现系统功能，但当系统的可用性要求、业务体量增大时，任何一个抖动都可能影响到整个软件系统的可用能力。高可用设计并不存在标准配置。实际上，高可用设计需要根据业务重要性、能力和效率的分层等进行分层次的设计，最核心业务需要通过一些高复杂度的设计来提高它们的可用性。

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首先，智能化思维解决问题的方法很简单，告诉模型正确答案后，模型自己在样本数据里训练模型的参数和权重，自己归纳总结答案背后的思想，这就很鲁棒了。再回到“达芬奇”用OpenCV遇到的问题：阈值谬误，要总结和提炼出所有情况下image、Text、Controller成为image、Text、Controller的特征很难，然鹅，当拥有足够大规模样本数据的正确答案，模型就能提炼出足够鲁棒性的答案。

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使用深度学习神经网络的另一个挑战是它们的黑匣子问题。如果程序做出了决定，则程序员可以撤消该决定，以找出程序做出该决定的原因。但是，深度学习不是可追溯的系统，而是在隐藏层中处理数据。开发人员只能找到输入到神经网络的数据及其输出。但是，他们无法找出隐藏层中进行了哪些处理来做出决定。因此，很难知道深度学习网络失败的原因，因为没有人可以追溯到发生失败的地方。

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科幻小说和流行文化通常对人工智能(AI)技术有着大胆的预测和描述。电影、电视和书籍总是强调人类的工作有朝一日可能会被人工智能所取代。这样的描述并没有鼓励人工智能技术的积极发展，也并不准确。事实上，人工智能技术在流行文化中的普及使公众对人工智能技术的应用和功能的看法变得有些偏颇。

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发布阶段，将构建的结果和当前部署所需配置相结合，并能够立刻在运行环境中投入使用。

运行阶段(“运行时”)，针对选定的发布版本，在执行环境中启动一系列应用程序进程。

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