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；然后在工程实践中，采用cache buffer策略，实现了CNN的流式处理，同时保证分帧后的效果，可以支持任意延时，这也是目前线上应用的版本。

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就像发动机而言，告警只是告诉你发动机是否有问题，而一些包含转速、温度、压力的仪表盘能够帮我们大致确定是哪个部分可能有问题，而真正定位细节问题还需要观察每个部件的传感器数据才行。

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随着阿里全面拥抱云原生后，我们也开始逐渐去兼容开源以及云原生的可观测领域的协议和方案。相比自有协议的封闭模式，兼容开源、标准协议大大扩充了我们平台能够支持的数据采集范围

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可观测性引擎应用实践
目前我们这套平台上已经积累了10万级的内外部用户，每天写入的数据40PB+，非常多的团队在基于我们的引擎在构建自己公司/部门的可观测平台，进行全栈的可观测和业务创新。下面将介绍一些常见的使用我们引擎的场景：

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除此之外，我们使用GeM[3]池化层替代了最后一个global average pooling，GeM是一种可学习的特征聚合方法，global max pooling和global average pooling都是它的特殊情况，使用GeM池化可以进一步提升全局特征鲁棒性。

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多模态商品知识图谱的应用场景十分广泛，多模态结构数据虽然在底层表征上是异构的，但是相同实体的不同模态数据在高层语义上是统一的，所以多种模态数据的融合有利于充分表达商品信息。

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从某种意义来说，战略设计实际就是战术设计的输入。在战术设计中会有聚合、聚合根、实体、值对象、领域服务、领域事件的代码实现，

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当今互联网时代，信息大爆炸，也可以说是数据大爆炸。将数据-信息-知识-智慧这个转化逻辑做好，善于处理接收到的信息，才算做好了自我管理的第一步。

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可能改善的这个笑点还不足以被称为创新，但是我们不断积累，不断改进、不断思考，思想境界就会得到一个极大的提升，可能 5 年后，就会对现在的自己形成降维打击。

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使得我们能够基于 Kubernetes 方便地构建出任何我们想要的垂直业务系统而无需关心任何基础设施层的细节。这正是 Kubernetes 被称为云计算界的 Linux 以及 “Platform for Platforms” 的根本原因。