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分布式事务中通常有一个发起者和多个参与者。发起者发起一个预提交，在所有参与者确认后，该任务才被执行。这对应着一个二阶段确认过程，即先发起、再确认、后执行。配置灰度设计和分布式事务处理非常类似。首先，签约节点发起一个灰度设计，此后和签约节点相关的节点需要参与进来，一同完成灰度。假设灰度的内容是某仓库信息，此时所有参与节点都需要对本节点下的相关数据进行灰度。

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最后，切入点就是设计生成代码。搭建体系日臻成熟、模块化开发方式深入人心的今天，大量需求变更和复杂的业务环境，造成前端无法用“复用”的思想简单解决问题，所以，用前端智能化进行设计稿识别和理解，再通过规则生成代码，Design to Code（D2C）能够良好的解决日常模块开发的问题。

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前端智能化算法工程体系升级，引入云原生能力使智能化算法框架 Pipcook 可以从数据侧、模型侧、训练侧、部署侧支持云原生，能够更便捷的融入云原生体系，保障使用者可以直接上线模型算法支撑业务，打通业务的全链路。

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模型功能指标之模型选择：业务是用来服务用户的，对用户的理解可以帮助我们审查业务理解的正确性。通过用户理解，可以确定用户的任务；通过理解用户的任务，可以确定模型的任务；通过理解模型的任务，可以确定模型的功能。只有确定了模型的功能，才能正确选择模型。通过对模型功能指标的梳理，后续可以监控这些指标来判断模型选择是否正确。

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模型理解之模型准确率：理解了模型应该做什么？才能通过模型在业务上反馈的数据设定评估指标。根据指标暨存业务、类似业务和全新业务上的指标表现，可以分别判断模型在应对已知问题、类似问题和全新问题的准确率，而类似问题和全新问题的准确率是模型的泛化能力。通过模型自身的准确率数据，结合业务上反馈数据的评估指标情况，能够更全面判断模型准确率指标。

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准确率理解之模型泛化能力：应对类似问题和全新问题的准确率就是模型的泛化能力。类似问题较好理解，诚如字面上“同类型”和“相似”的问题。全新问题的准确率应该理解为：未被发现、不直观、难以理解，背后却有共性的问题。不应该理解为：肆意创造且和经验完全无关的问题。因为，今天的机器学习还属于弱人工智能，对未知领域的感知、理解和创造能力缺失。使用准确率和泛化能力指标的时候，必须对各指标的边界有清晰定义。准确率指标是用于评估模型发现（召回）和解决问题能力（模型的演绎能力），泛化能力指标是用于评估模型解决非训练集问题的能力（模型的总结归纳能力）。

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前端智能化方向仍在不断的快速发展着，我们也仍然在路上。我们会不断的探索使用智能化的能力解决一线研发人员问题，提升一线研发人员幸福感，我们充满信心。

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根据一份报告，2018年约有80%的道路交通事故是由于人为错误造成的。因此，将自动驾驶汽车纳入主流的主要目标之一是消除对人类驾驶员的需求并减少道路致死率。使用自动驾驶汽车进行的实验无疑表明在一定程度上减少了道路伤亡人数。

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对于依赖数据驱动产品迭代的开发方式会产生很大影响。同时，我也在思索是否有一种更敏捷的移动端取数方案，缩短数据试验周期。基于以上目的，埋点热修方案的研发就提上了日程。

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埋点修复其实就是将一个错误的字典计算为一个正确字典的过程。如果满足下面两个条件，则可以修正任何错误的埋点数据：

能够无二义性的识别错误数据。
完备的数据，可以计算出正确的数据。