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在此基础上进行时间维度上的指标累加；对于 uv 类指标直接使用 druid 数据库作为指标汇总容器，根据业务方对汇总指标的及时性和准确性的要求，实现相应的精确去重和非精确去重。

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截止目前，一共为顺风车业务线建立了增长、交易、体验、安全、财务五大模块，涉及 40+ 的实时看板，涵盖顺风车全部核心业务过程，

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提供代码在线DEBUG能力：可以上传本地测试数据或者采样少量 Kafka 等 source 数据 debug，此功能对流计算任务非常重要。提供版本管理功能，可以在业务版本不断升级过程中，提供任务回退功能。

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日志检索：Flink UI 上查询日志体验非常糟糕，滴滴将 Flink 任务日志进行了采集，存储在 ES 中，通过 WEB 化的界面进行检索，方便调查。

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目前数据梦工厂支持的元数据化实时数据源包括 Postgre、DDMQ、MySQL、Druid、ClickHouse、Kylin、Kafka。

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目前解决办法：由业务、BP、离线数仓共同保证数据源、计算口径与离线一致，数据加工过程，逐层与离线进行数据比对，并对指标结果进行详细测试，数据校验通过并上线后，根据离线周期进行实时和离线数据的校验。

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例如，我们从输入向量开始，然后将其输入到第一个函数中，该函数用来计算其各分量的线性组合，然后我们将获得的向量作为输出。

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在机器学习领域，这个函数通常是用来衡量我们的预测有多糟糕，因此被称为损失函数。我们的问题就变成了找到使这个损失函数最小化的神经网络参数。

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在标准梯度下降法中，梯度是将整个数据集考虑进来并进行计算的。通常这是不可取的，因为该计算可能是昂贵的。

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在实践中，数据集被随机分成多个块，这些块被称为批。对每个批进行更新。这种方法就叫做随机梯度下降。