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这些汽车与IoT设备等多种技术集成在一起，以收集数据，云计算以处理数据，以及5G以提高数据传输速度。一旦这些技术能够有效地协同工作，以建立良好的交通生态系统，自动驾驶汽车就能成为主流。

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在确定流量入口后所有和其相关的后续处理节点都应被打标或者以其它方式圈定起来。门面系统后对应着内部系统，包括一系列Http组。在定义好这些后，某个组件会在流量接入后识别门面系统，进而找到该门面系统对应的圈定区域，也就是内部系统，从而完成一个整体上的流量绑定过程。

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虽然在灰度发布的过程中，依然没有办法直接对流量进行精细粒度控制（引入 Service Mesh 技术能增强流量控制力，不在本文讨论范围），但相比简单的发布脚本，已经有了飞跃性的提升。

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PolarDB原生有一套面向行存的优化器组件，在引擎层增加对列存功能支持之后，此部分需要进行功能增强，优化器需要能够判断一个查询应该被调度到行存执行还是列存执行。我们通过一套白名单机制和执行代价计算框架来完成此项任务。系统保证对支持的SQL进行性加速，同时兼容运行不支持的SQL.

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在MySQL插件式的存储引擎框架的架构下，增加列存支持最简单方案是实现一个单独的存储引擎，如Inforbright以及MarinaDB的ColumnStore都采用了这种方案。而PolarDB采用了将列存实现为InnoDB的二级索引的方案，主要基于如下几点考量：

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图像检索的核心技术是度量学习，其目标是在固定维度的特征空间中，约束模型将同类别样本拉近，不同类别样本推远。在深度学习时代，主要有几种经典的结构，

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例如下图，虽然两个指标整体上有着比较相似的波动规律，但是由于它们的取值范围、以及局部的抖动情况会有差异，因此需要分别去做监控。

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第二层是所有技术软件的开放。大家来云栖大会能够听到这两个词，一个是云是未来整个数字生产力的基础，第二个是云背后的支撑是开源，开源已经成为整个数字世界真正的根，在这个过程中阿里巴巴如何把我们的技术软件和全世界的技术软件融在一起，共同构成一个全社会的数字世界的根，成为一个非常重要的部分；

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数据关联与统一分析：数据价值的发掘不是简单的通过一种数据来实现，更多的时候我们需要利用多种数据关联来达到目的，例如结合用户的信息表以及访问日志，我们可以分析不同年龄段、性别的用户的行为特点，针对性的进行推荐；通过登录日志、CMDB等，结合规则引擎，来实现安全类的攻击检测。

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对搜索引擎而言，各级缓存的命中率和查询效率密切相关。ES 的缓存主要由 JVM 堆内存，以及 lucene 所依赖的堆外内存两部分组成。