gydtep

则需定期以事务的方式进行批量存储，这里的结果包含流计算引擎中的状态。上面的充分必要条件还可以进一步简化，即实时存储结果或定期事务，均可以视为当前处理逻辑单元（算子或最终存储）对上游的输入（引擎状态+输出结果）进行的幂等化处理：

gydtep

告警风暴与告警误报：为了不错过细微的问题，我们可能会配置大量的监控，从而导致在完整的软件生命周期中可能产生大量的告警，难以从其中识别出有效信息。另外大量的告警也带了很大程度上的误报问题，从而导致“狼来了”效应，于是真正的问题反而很容易又被忽略掉。这就陷入了恶性循环。

gydtep

第三个方向是沉浸体验。过去12年，移动互联网完全改变了消费和商业的体验，未来12年一定会出现新的完全颠覆移动互联网体验的新体验，未来会是沉浸式消费、沉浸式社交、沉浸式**。而这个沉浸式的体验，未来一定会让现在互联网上所有的应用全部重写一遍，所有的逻辑重构一遍，在这个过程中会有大量的创新，对技术是很大的挑战，也是很大的创新机会。

gydtep

。多模态知识图谱与传统知识图谱的主要区别是，传统知识图谱主要集中研究文本和数据库的实体和关系，而多模态知识图谱则在传统知识图谱的基础上，构建了多种模态（例如视觉模态）下的实体，以及多种模态实体间的多模态语义关系。当前典型的多模态知识图谱有DBpedia、Wikidata、IMGpedia和MMKG。

gydtep

然而，将这些多模态预训练方法直接应用到电子商务场景中会产生问题，一方面，这些模型不能建模多模态商品知识图谱的结构化信息，另一方面，在电商多模态知识图谱中，模态缺失和模态噪声是两个挑战（主要是文本和图片的缺失和噪声），

gydtep

通常对于检索任务来说，使用深度学习模型提取到的全局特征更为鲁棒，可以适应牌匾视角、颜色、光照变化等不同场景。为了进一步提升全局特征的鲁棒性，我们主要从以下两方面进行了优化：1）采用Attention机制，加强对重要特征的关注；2）网络backbone的改进，以关注到更多细粒度特征。

gydtep

在以上的种种原因，生鲜及物流体验是盒马的特点，但仓储配送一体化作业中，如何能更高效的提升测试效率也是盒马质量团队的重点探索。

gydtep

比如和听障人群怎么沟通？听障人群最擅长的语言是手语，手语是靠眼睛看的，如何理解视觉语言对正常人来说都是很大的挑战。

gydtep

Undo Log是InnoDB十分重要的组成部分，它的作用横贯InnoDB中两个最主要的部分，并发控制（Concurrency Control）和故障恢复（Crash Recovery），InnoDB中Undo Log的实现亦日志亦数据。

gydtep

Rollback Segment Header是按需分配的，其中包含1024个Slot，每个Slot占四个字节，指向一个Undo Segment的First Page。除此之前还会记录该Rollback Segment中已提交事务的History List，后续的Purge过程会顺序从这里开始回收工作。