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扩大的方式也要从我们做大家用，变成我们做样板，大家模仿并衍生出更多优秀的应用案例。

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其次，从经验的角度看，只要是行业里解决的很好的问题，在自己的领域里应该也能解决的很好。比如，使用图像分类模型，人家在严谨的实验中验证了图片里只要有猫或狗，图像分类模型就能准确识别出来。

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对于线下 IDC 而言，计算资源是需要预先规划的，扩容并不是一件简单的事情，可能会因为各种条件的制约而导致扩容无法实现。

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首先，只要一个系统是为人服务的，就必然存在波峰和波谷。对于一个 7*24 小时运行的系统，不可能永远保持同样的用户流量，二八原则对于很多业务系统依然适用（ 80% 的用户流量集中在 20% 的时间段）。

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它与传统架构的不同之处在于，完全由第三方管理，由事件触发，存在于无状态（Stateless）的计算容器内。构建无服务器应用程序意味着开发者可以专注在产品代码上，而无须管理和操作服务器资源，真正做到了部署应用无需涉及基础设施的建设。

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造成这种局限性的原因很简单，在以 Spring Cloud 为代表的微服务技术阵营中，系统的构建都是围绕着应用（也可以理解为单个的服务）而展开，不管是版本更新还是水平扩展，都是针对应用本身。

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读取一个大文件和多个小文件可能会对IOPS产生影响。由于读取单个大文件仅需要执行一个读取任务，因此可以以较高的速度执行它，而另一方面，读取多个文件的速度非常慢，因为需要执行许多读取任务。

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我们进行数据建模研发，并处理不因业务特别是组织架构变动而轻易转移的数据中间层。包括DWD明细数据中间层和DWS汇总数据中间层。

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人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。

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在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场大规模应用的主流识别技术。