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为了解决这两个难题，开发者们尝试了各种各样的方案，新的理念以及技术框架在过去的这五年层出不穷。在一轮轮的优胜劣汰下，以 Docker 为代表的容器技术，在 Kubernetes 生态的支撑下，在业界成为了主流，是构建云原生（Cloud Native）应用的必备要素。容器化相关技术能够更大程序的挖掘云计算的价值，在一定程度上帮助开发者解决这两个难题。

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关于领域概念的梳理，我觉得可以采用四色原型分析法，这个分析法通过系统的方法，将概念划分为不同的种类，为不同种类的概念标注不同的颜色。然后将这些概念有机的组合起来，从而让我们可以清晰的分析出概念和概念之间的关系。有兴趣的同学可以在网上搜索下四色原型。

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并行查询的加入使得PolarDB突破了单核执行性能的限制，利用多核CPU的并行处理能力，在PolarDB上部分SQL查询耗时成指数级下降。

3 Why We Need Column-Store
并行执行框架突破了CPU扩展能力的限制，带来了显著的性能提升。

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列存数据组织

对ColumnIndex中每一列，其存储都使用了无序且追加写的格式，结合标记删除及后台异步compaction实现空间回收。其具体实现上有如下几个关键点：

列索引中记录按RowGroup进行组织，每个RowGroup中不同的列会各自打包形成DataPack。

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牌匾检索的技术方案主要包括数据迭代和模型优化两块。在数据生成部分，我们分为了冷启动自动生成数据以及模型迭代生成数据两个步骤。在模型优化部分，我们设计了一个多模态检索模型

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正确认识流计算系统一致性的内在含义和其能力范畴，对我们构建正确且健壮的流计算任务至关重要。下面我会介绍几组概念，以便于大家更好地理解流计算系统的一致性。

恰好一次≠恰好一致

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进行特征规则匹配处理后，可识别出场景集，这些场景的集合对我们来说至关重要，因为这些场景集合从一定意义上要代表我们的线上全量场景。如下图所示，除了有场景的推荐，还有场景对应的数据的推荐。这些数据后续我们会进行处理并进行执行链路的驱动。

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第二类人群是我们非常关心的老年人群。这里有两个数字，一个是中国60岁及以上老人有2.64亿，这是非常大且绝不可忽视的人群，另外一个数字是，在2.64亿老年人里面有1507万或多或少地出现了老年痴呆的症状，这个比例相当于每100个人里面，大概有五六个人患有老年痴呆症。如何解决他们的问题变得非常重要。

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灵活多变的Chat UI：除一体化完整解决方案外，C端客服体验在智能客服领域关注度较少；面对头部客户时，就会出现一个问题，阿里云智能客服所有能力是组合在一起的，前端部分会邀请供应商共同参与；