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云化结合虚拟化技术和基础设施，在虚拟机上运行Docker进程，在Docker进程中运行应用程序。现在，根据云通未来的理念，包括蚂蚁在内的很多公司都在实现上云。蚂蚁的基础设施已经完全实现了云化，包括公有云和私有云。

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近端在不同场合下可能有不同的名称。比如，如果将会员信息的全部请求都发给应用层，那么其所需要的集群数量将会非常庞大。由于会员信息的查询遵循了较为固定的范式，因此可以将会员信息的查询功能前置到收单服务，从而使收单服务不需要访问会员信息，而可以直接访问会员信息所依赖的服务。这本质上也是通过应用层设计来减小高可用的成本。

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最后，用个现实的例子，比如你来到一个新的团队，无法把所有人的面孔和名字对应上，经过一段时间的相处，你们天天交流、一起吃喝玩乐，最终你能把每个人都记住，看到其中任何一个人都能叫出ta的名字。

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除非掌握了所有可能的写数字九的方法，否则深度学习网络以外的AI算法将很难检测到，尽管形状不同，但两个数字都代表九。借助深度神经网络进行的深度学习可以轻松地将两个数字都识别为9。深度学习准确地对不同对象进行分类的能力可以解决自动驾驶汽车面临的一些主要挑战。

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此外，还进行过一些数据实验。比如分析5秒内用户退出APP的原因，UT通道数据丢失指标建立等。

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SAE（Serverless 应用引擎）实现了 Serverless 架构 + 微服务架构的完美融合，真正按需使用、按量计费，节省闲置计算资源，同时免去 IaaS 运维，有效提升开发运维效率；SAE 支持 Spring Cloud、Dubbo 和 HSF 等流行的微服务架构。

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云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版（简称 ADB，原分析型数据库 MySQL 版）是一种支持 高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库，全面兼容 MySQL 协议以及 SQL:2003 语法标准，可以对 海量数据进行即时的多维分析**和业务探索，快速构建企业云上数据仓库。

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与经典Java VM相比，生成的程序具有更快的启动时间和更低的运行时内存开销。Quarkus/Micronaut等作为云原生定制的新一代Java框架，可以实现惊艳的启动时间和资源开销。更多分析可以参考Java的云原生进化。

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从业务需求到需求规范，一定要做统一收口，如果没有线上工具化的体系，可以指定一个人，让他做统一收口，收口完成之后要形成公司或者部门内部比较完整的指标字典和维度字典。与此同时，一定要对指标字典进行拆分，看看哪些是公共性指标（跨部门或者公司级别）和个性化指标。

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FRGC则是面向市场上的公司和团队，联合其他部门的定制化需求，发布竞标比赛，FRVT负责对接评估，帮助不同部门完善人脸识别系统的个性化要求。