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第二个因素是TTFB速度。TTFB首字节加载速度，往往是衡量一个网站服务器整体响应能力的重要指标，它包括网站服务器主机的配置是否能够轻松的应对短期内大量的并发访问。特别是对于一些大型网站，如果独立数据库出现大量集中访问的情况，也会造成首字节加载速度迟缓导致网站不稳定。

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从表格中可以看到，通过Tunnel是可以访问这几种资源的：普通表，Hash Clustered表，Range Clustered表和Transactional表，最后是查询结果，这些都是可以下载的；普通表两种上传都支持；Hash Clustered表和Range Clustered表并不适合Tunnel去写，因为数据在存储上需要做一个系统，而且会排序，而Tunnel集群规模没有计算机集群那么大，没有这个能力去做排序。因此，这种表一般经典的用法就是先写一张普通表，然后通过SQL做一个insert overwrite，生成一张Hash Clustered表或者Range Clustered表。

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Pack并不是写网络的，而是写内存的。因此，不同于writer，flush是可以重试的，因为数据都在内存里。并且Pack也没有状态，不需要关心writer的Block ID等等。另外，因为flush成功后数据就可见了，所以session也没有commit这种状态。因此，如果要开发分布式服务，这个相比批量上传就简化很多，没有太多的限制，只需要确保本机内存是否够大就好了。

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不是真正的用户、没有处在那个场景，就很难了解真实的情况。于是，大家就只能根据自己的经验和专业能力，进行判断和推演。

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讲完需求，再来说说设计。

在互联网行业，面向C端用户的产品不仅供给充裕、极大丰富，而且普遍都免费，获取成本基本为0。

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概念复杂，产品必然复杂；概念简单，产品才能简单。

比如，同样是人机交互的指令和方式，微信的“摇一摇”就能让用户“顾名思义”，并立马有体感地照做，而我们支fb的“咻一咻”，就比较难理解和付诸行动了。

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在做好每一个平台的设计之外，还需要考虑不同平台的体验一致性，即平台的统一。

做好这件事情，既能让用户降低学习成本、在不同平台之间平滑切换，也能减少UED、产品经理、技术同学们的重复劳动。

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其次，标注数据对外开放。我们可以把一些不涉及隐私、不牵扯我们核心技术能力的部分数据开放出去，为社会创造更大的价值。

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你是否意识到，人工智能已经走进了我们的日常生活。最显著的例子是智能手机的虚拟助手和Netflix的推荐系统。不仅如此，人工智能也悄悄进入了教育领域。学生使用人工智能提高他们的成绩，而教师利用它进行在线评估和确定学生的优缺点。展望教育的未来，我们提出这样一个问题：人工智能能让我们更聪明吗?

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所谓营销思维，简单来说，包含“认知规律、品牌体系、素材载体、传播路径”等几个关键点：首先，要服从人们对新事物的认识规律（简单、直观），搭建起一套品牌识别和记忆的体系（logo、命名），不断策划出有创意的活动和素材，并在合适的地方进行曝光和传播。