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行存数据和列存数据具有实时一致性，能满足很多苛刻的业务需求，所有数据写入即可见于分析型查询。

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而其中的列存索引包含(C2,C3,C4)三列数据. 在实际物理存储时，会对三列进行拆分独立存储，每一列都会按写入顺序转成列存格式。

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在列存格式下，由于每一列的数据都单独顺序存储，涉及到某一个特定列上的表达式计算过程都可以批量进行。对每一个计算表达式，其输入和输出都以Batch为单位，在Batch的处理模式下，计算过程可以使用SIMD指令进行加速。新表达式系统有两项关键优化：

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第二种方式，RW支持OLTP型负载，并启动一个AP型RO开启行列混合存储以支持查询，此种部署模式下CPU资源可以实现100%隔离，同时该AP型RO节点上的内存可以100%分配给列存存储和执行器。

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左图来自低质量相机，并且是前向拍摄；右图来自高质量相机，并且是侧向拍摄；因为相机拍摄质量以及拍摄视角不同，这就导致POI牌匾的亮度、形状、清晰度等都存在非常大的差异。而如何在差异较大的异源数据中实现POI牌匾检索，是一个非常具有挑战性的问题。

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Batch采样策略即按类别进行采样，而数据中类别总数远远大于batch size，因此可以缓解类别冲突的问题。MDR loss是在Triplet loss基础上设计了根据不同距离区间进行正则化约束的新的度量学习框架，从而减少模型对对噪声样本的过拟合。

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在新的技术方案下，POI牌匾图像检索取得了非常好的效果，准确率和召回率都大于95%，大幅提升了线上指标，并且模型速度也有了巨大的提升。我们随机选择了一些匹配结果，如图10所示。

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张建锋表示，“经过3年努力，我们今天又发布玄铁RISC-V系列开源版。未来，我们将开源更多RISC-V处理器，也希望有更多的合作伙伴，在玄铁基础上研发出更多有价值的IP核和基础软件，共同构建开放、透明和普惠的RISC-V生态。”

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技术实力领先：玄铁910是高性能RISC-V处理器的先行者，拓展了RISC-V性能、应用的边界。该处理器把自研架构中经过产品验证的指令技术与RISCV精简指令技术融合，在指令方面相比原始的RISC-V稳定可靠，同时有平均20%以上性能的提升。

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本篇文章从流计算的本质出发，重点分析流计算领域中数据处理的一致性问题，同时对一致性问题进行简单的形式化定义，提供一个一窥当下流计算引擎发展脉络的视角，让大家对流计算引擎的认识更为深入，为可能的流计算技术选型提供一些参考。