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对于不同类型的实体，其涉及的转换过程可能有不同类型，如：对于底层仓库实体，涉及的是ETL处理过程；

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熟悉机器学习的算法工程师对前端的业务没有体感，对前端所积累的数据和这些数据可能产生的价值也并不了解，很难参与到这个过程中来。

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一些类似的库也很难和其他的运算框架无缝结合。而 tfjs 本身提供了 tensor 的封装，

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每当从数据集中请求下一个元素时，内部实现都会根据需要进行访问，

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在机器上训练完成之后，pipcook 将会在本地启动一个预测服务器，进行预测服务

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沉淀更具竞争力的样本和模型，提供准确度更高、可用度更高的代码智能生成服务；

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重点是唯一，不只是在单系统中唯一，而是需要在并发的情况，也能够保持唯一。

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这些都没有唯一答案。只能是根据场景来区分不同的情况。

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最后，分库分表，并不是一定要分库的，也可以只分表，这样很多分库分表的问题就不存在了。

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IoT：随着连接设备数量的**性增长，现有网络正在努力跟上步伐。