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当然是可以的。SAE 提供容器镜像部署方式，这就代表着不管采用哪种编程语言，只要最终的应用能够发布成容器镜像，就可以部署在 SAE 上。

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例如，MaxCompute是阿里巴巴自主研发的离线大数据平台，其丰富的功能和强大的存储及计算能力使得企业的大数据有了强大的存储和计算引擎；StreamCompute是阿里巴巴自主研发的流式大数据平台，在内部较好地支持了企业流式计算需求。

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在面向应用提供服务时，业务团队或深入业务线的数据团队有极大的自由度，只要依赖数据公共层，即可自由的建设ADS数据应用层。

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经济学家亚当·斯密提出：分工是社会发展的必然，而且分工将极大的提高生产效率。

从经济学的角度来讲，云计算是 IT 产业发展的必然阶段。互联网和移动互联网时代的到来，加速了企业的数字化转型。

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执行粒度进一步细化，可以进一步提升弹性的效率，此外还把应用部署从本地代码（如 x86 指令集）提升到了高级语言层面，这给成本优化带来了更多的空间（比如可以在 ARM 等低成本的计算资源上来运行 Python/NodeJS 脚本）。这推动了进一步的社会分工，云厂商可以通过规模化、集约化和技术创新实现计算成本的持续优化。

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首先从 Cloud 来理解，云可以看作是一种提供稳定计算存储资源的对象。为了实现这一点，云提供了像虚拟化、弹性扩展、高可用、高容错性、自恢复等基本属性，这是云原生作为一种云计算所具备的第一层含义。第二层要从 Native 来看，云原生和在云上跑的传统应用不同。一些基于公有云搭建的应用是基于传统的 SOA 架构来搭建的，然后再移植到云上去运行，那么这些应用和云的整合非常低。

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ali_denoise >竞品>rtc，同时在性能消耗方面，ali_denoise可以支持iphone6及以上的机型，竞品目前可以支持iphone8及以上的机型。

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一位数据科学家,如果对深度学习优秀的方法知之甚少,那么与具有该技能的同事相比,这会是一个非常显著的缺点。从衰老研究到动物学分析,对深度学习技能的需求都是非常高的。

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对比上述三种方法，从组合搭积木的方法到Divergent Design方法再到一体化的行列混合存储，其集成度越来越高，用户的使用体验也越来越好。但是其对内核工程实现上的挑战也一个比一个大。基础软件的作用就是把复杂留给自己把简单留给用户，因此一体化的方法是符合技术发展趋势的。

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一体化的HTAP存储引擎一般使用行列混合的存储方案，即引擎中同时存在行存和列存，行存服务于TP，列存服务于AP。相比于部署独立一套OLTP数据库 加一套OLAP数据库来满足业务需求，单一HTAP引擎具有如下的优势：