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架构需要不断的演进，到底哪种更适合你还需要具体来看，上述的多中心架构及实现方式欢迎大家来讨论。

我们的数据同步组件hera-dts已在BU内部进行使用，数据同步的逻辑还是比较复杂的，尤其是实现双向同步，其中涉及到断点续传、Failover、防丢数据、防消息重发、双向同步中防循环复制等非常多的细节问题。我们的同步组件也是经历了一段时间的优化才达到稳定的版本。

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这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。

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以 API 方式交付 IT 能力，一方面可编程的基础设施极大提升了 IT 的敏捷性，更好地支持业务敏捷性；一方面 API 可以更加方便地被集成到三方服务商的解决方案中，进一步加速规模效应产生。

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针对不同计算场景，容器运行时有不同的需求。比如在传统数据中心，基于操作系统虚拟化的 RunC/Docker 容器可以很好地满足大部分业务需求；如何提升更好的安全隔离能力？KataContainer，Firecracker, gVisor, Unikernel 等新技术层出不穷。

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使用其他AI算法，自动驾驶汽车将很难理解招牌上的半个标志。但是借助神经网络进行的深度学习可以从招牌上的部分可见标志创建完整标志的图像。神经网络将不完整的符号发送到神经层，然后将其传递给隐藏层，以确定完整的符号应该是什么。基于输出，神经网络可以根据招牌上的标志做出决策。

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对于那些致力于将人工智能技术融入产品并开发新的使用方式的组织来说，机器人和自动驾驶汽车并不是其关注的重点。与其相反，人工智能技术的开发是从人们的行动中学习，从而在日常生活中更有效地提供帮助，为人们解答问题，并在工作和家庭中通过语音识别和语言处理功能完成任务。

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判断一个应用是否正确地将配置排除在代码之外，一个简单的方法，看该应用的基准代码是否可以立刻开源，而不用担心会暴露任何敏感的信息。

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知识蒸馏通过知识压缩的原理进行。使用诸如强化学习之类的技术，神经网络可以学习如何产生预期的结果。在这一点上，较小的网络将学习创建与较大的网络已经开创的结果相似。较小的网络规模更适合移动设备、传感器和类似硬件等边缘设备。知识蒸馏可以将边缘设备的空间负担减少多达2000%，从而减少了运行网络所需的能源、物理约束以及设备本身的成本。

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以友盟+服务的客户为例，每一年都会提出很多新的需求，比如进一步提升产品粘性、进一步提升用户量等诸如此类，我们要做的是尽力满足他们，但不论对产品做什么样的功能升级，都要以客户的目标为主。

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目前，由于疫情的原因，很多人在家使用钉钉移动协同办公， 如果某个人的KPI出现异常或者波动就会自动同步到群里，分析师会到后台分析异常原因。另外，团队运营人员在后台可以直接用运营弹框来组织活动，并对相关人群做触达并观看效果……