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人们需要一种管理数据的方法，以便始终拥有更准确、安全和完整的数据集。这就是数据治理的意义所在。正是组织制定的政策确保了这一点。如果做的事情不正确，那么将很难让人工智能和机器学习发挥作用。随着黑客技术变得越来越复杂，组织意识到这一点有多么重要。

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如今很多人致力于利用漏洞和其他黑客技术来获取数据。因此还必须查看组织如何处理人们的个人信息。例如，他们是否有与广告客户分享私人信息的政策?为了制定一种在人工智能时代行之有效的政策，需要回答这些问题。

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数据在将来将变得更加重要。当人们进入一个数字化世界时，这些东西将使组织能够最大程度地发挥重要作用。安全性将具有更大的意义，人们将看到人工智能在确保组织获得正确结果方面更加重要。

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K8S集群一般由至少一个Master节点和若干个Worker节点组成。Master节点包含了调度器Scheduler，控制器Controller，资源对象接口APIServer以及持久化存储Etcd。Worker节点通过Kubelet跟Master节点通信，其资源以及负载Pod受Master的调度以及控制。K8S本身架构是C/S模式，即worker节点的资源管理与调度都由Master节点控制。

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2018 年，微软 AI Lab 开源了草图转代码工具 Sketch2Code ，一些人认为生成代码效果不理想不适用于生产环境，但也有人认为代码自动生成还处于初级阶段，未来发展值得想象。

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Icon 识别其实是一个图片分类的问题，依然沿用图片分类的方案，但为了能够让模型的泛化能力能自我增强，我们设计了一个 Icon 自动收集、处理数据、自动训练模型、自动发布模型的模型闭环链路，让模型能够自我迭代优化。

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淘系营销以模块开发为主，模块开发的完整链路是从模块管理平台创建模块 ⇥ 进入 imgcook 平台智能生成代码&可视化研发 ⇥ 开发完成后进入 IDE 调试预览 ⇥ 测试完成后进入工程平台发布。整个研发流程需要切换多个平台，开发链路体验和工程效率都有待提升。

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创建模块后进入 imgcook 平台智能生成代码&可视化研发，如果能够直接在 imgcook 平台开发、调试、预览和发布，一站式的 D2C 研发模式是提升整体研发效率和研发体验的一个不错的选择。

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目前在 imgcook 的系统中，Icon 识别从样本收集到模型识别结果的最终应用已经形成了完整的链路闭环，开发同学不需要花太多精力用于模型的优化。对于其他的模型，后续也会用同样的思路让模型具有自我迭代的能力。

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对于站长而言，看到这条提示并不需要过于担心，只需要针对自身网站进行有效的排查，确保页面在特定周期内访问流畅，并积极通过线上反馈给搜索引擎，很快就会进行解封。即便站长不知道如何排查，也可以通过官方渠道进行反馈，让搜索引擎平台协助排查解决相关问题。