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通过移除和核心业务无关的内容，从而减小节点数量后，系统的可用率就会大幅增高。上图的左右两边从不同角度对微服务的高可用设计进行了分析。左边是微服务设计应具有的能力，右边是设计高可用微服务架构时应遵循的原则。

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图中的业务场景对应着买家向卖家支付。由于实际支付时，支付操作后置一段时间并不会引发大问题，因此大部分系统在实际运行时，买家向卖家支付的钱都不会即时到账，而需要经过一段时间的累积后再批量到账。

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某节点的配置数据发生变更可能影响其它与之相关的节点，因此这就需要对这些节点做灰度设计，带来了一个链路级的配置灰度设计问题。

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首先，智能化思维解决问题的方法很简单，告诉模型正确答案后，模型自己在样本数据里训练模型的参数和权重，自己归纳总结答案背后的思想，这就很鲁棒了。

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• 会调试模型，知道如何评估模型、定位模型问题、调优模型、压缩剪枝和知识蒸馏降低模型算法复杂度提升模型性能。

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机器学习算法在训练自动驾驶汽车时面临特征提取的问题。特征提取要求程序员告诉算法他们应该寻找什么来做出决策。因此，机器学习算法的决策能力在很大程度上取决于程序员的洞察力。

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因众所周知的原因，苹果禁止类似JSPatch的热修复方案上线。对于考拉iOS客户端，大多数问题需要发版解决。通过发版解决数据问题，周期长且持续产生脏数据。对于依赖数据驱动产品迭代的开发方式会产生很大影响。

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计算上云目前是趋势。极端的角度看，期望客户端越做越轻，将主要的计算能力放到云上解决。我之前做过类似云游戏的方案，3D游戏这种极端依赖客户端硬件能力的应用也可以上云。随着通讯技术的进一步发展，游戏上云、APP上云将来会有商业化产品出现。虽然趋势如此，但是端上依然有两大优势，是云计算无法替代的：一是算力经济性，二是数据完备性。

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确保正确使用和理解人工智能的人员涉及开发人员、营销人员、产品经理和销售人员。为提高采用率，开发人员应将其更多的精力集中在人工智能的日常应用方面，以使人们的生活更轻松，并增强现有体验。

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每一个发布版本必须对应一个唯一的发布 ID,一旦发布就不可修改，任何的变动都应该产生一个新的发布版本。另外，发布管理工具需要能方便的回退至较旧的发布版本。