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图中的业务场景对应着买家向卖家支付。由于实际支付时，支付操作后置一段时间并不会引发大问题，因此大部分系统在实际运行时，买家向卖家支付的钱都不会即时到账，而需要经过一段时间的累积后再批量到账。本质上，这是一种信息流和业务流的解耦。

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机器学习算法在训练自动驾驶汽车时面临特征提取的问题。特征提取要求程序员告诉算法他们应该寻找什么来做出决策。因此，机器学习算法的决策能力在很大程度上取决于程序员的洞察力。深度学习的功能有所不同，消除了特征提取的问题，从而使深度学习神经网络的检测和决策更加准确。深度学习可以提高检测道路上障碍物的准确性和更好的决策能力，可以帮助应对自动驾驶汽车面临的许多挑战。

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云原生本质是以应用为中心，让应用能最大限度享受到云计算的红利。云原生是云计算的下一站，云原生架构是引领未来十年的新一代技术架构。云原生让云计算变得标准、开放、简单高效、触手可及。

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SAE（Serverless 应用引擎）实现了 Serverless 架构 + 微服务架构的完美融合，真正按需使用、按量计费，节省闲置计算资源，同时免去 IaaS 运维，有效提升开发运维效率；SAE 支持 Spring Cloud、Dubbo 和 HSF 等流行的微服务架构。

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PolarDB-X（原 DRDS 升级版）是由阿里巴巴自主研发的云原生分布式数据库，融合分布式 SQL 引擎 DRDS 与分布式自研存储 X-DB，专注解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等数据库瓶颈难题，历经各届天猫双 11 及阿里云各行业客户业务的考验，助力企业加速完成业务数字化转型。

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自动化（Automation）---DevOps 的持续集成的目标就是小步快跑，快速迭代，频繁发布。实施 DevOps，首先就要分析已有的软件开发流程，尽量利用各种工具和平台，实现开发和发布过程的自动化。经过多年发展，业界已经有一套比较成熟的工具链可以参考和使用，不过具体落地还需因地制宜。

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基于ML的预测性维护的两个最重要的好处是它的快速性和准确性。 AI可以足够快速、准确地识别机械问题，以便在发生故障和故障之前进行纠正。例如，通用汽车使用安装在装配机器人上的摄像头，通过使用，它能够在5000多个机器人中检测出数十个组件故障，从而避免了停机的可能性。

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搞清楚这些之后，要跟横向团队配合好，还要跟下面的人对齐。2B 行业企业的目标非常明确，一般是提高付费企业客户量，这背后有产品的日活周活，以及新增注册客户数等。再往下就是产品板块，包括产品版本、功能模块以及跟其他产品的协同。

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在整个流程里，最关键的是要有专人做统一收口，基于对数据和采集的理解做分流，中间规范跟标准动作要规范，因为不论是新版还是新功能上线都要走这个流程。

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如何在繁忙的工作中做好技术积累，构建个人核心竞争力，相信是很多工程师同行都在思考的问题。本文是我自己的一些总结，试图从三个方面来解答：