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模型也是一样，起初模型也无法记住不同人的面孔，但是，把每个人、每个角度、每种光线条件下大大小小的图片标注上每个人的名字，模型经过恰当的训练，就能跟我们一样喊出每个人的名字，这就是确定性。

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为了尽可能地减少此类事故，需要对自动驾驶车辆进行大量的训练，以准确检测其路线中是否存在人员和任何其他物体，这就是深度学习的介入。自动驾驶汽车的深度学习可以帮助他们有效地分类和检测道路和周围环境中的人或物体。

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因众所周知的原因，苹果禁止类似JSPatch的热修复方案上线。对于考拉iOS客户端，大多数问题需要发版解决。通过发版解决数据问题，周期长且持续产生脏数据。对于依赖数据驱动产品迭代的开发方式会产生很大影响。

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控制复杂性。由于业务的复杂性，需要我们用更好的手段帮助研发组织克服认知障碍，更好的分工协作。分而治之，关注点分离等手段皆是如此。

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MSE（微服务引擎）是一个面向业界主流开源微服务框架 Spring Cloud、Dubbo 的微服务平台， 包含治理中心、托管注册 / 配置中心，一站式的解决方案帮助用户提升微服务的开发效率和线上稳定性。

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消息队列 RocketMQ 版是阿里云基于 Apache RocketMQ 构建的低延迟、高并发、高可用、高可 靠的分布式消息中间件。

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Serverless 具备很多优势, 比如：降低运维成本，提升系统安全性，提升研发效率，加速业务交付等等。然而 Serverless 还有一些不能回避的问题需要我们来做判断：

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定好目标后，一定要了解产品背后的数据质量。关于数据质量，公司内部、部门之间的指标定义各不相同，不过普遍存在数据不准、没有数据、数据脏乱差、易用性差等问题。如何解决？其实，数据中包含着业务需求，需求弄清楚了才会转化到埋点设计，埋点方案再转化为具体的研发。

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大数据深度学习进一步提升了人脸识别的精确度，这也为2D人脸识别的应用作了一定的突破，将其应用于互联网金融行业当中，能够快速普及金融级应用。

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随着互联网进入下半场，流量红利逐渐消失，一方面，企业开始重视如何通过数据来挖掘同一个用户的更多价值；另一方面，不管是产品经理、运营还是市场都开始通过“数据驱动”寻找新的增长空间。