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由前述列的存储格式可以看出, IMCI中所有的Datapack都采用无序且追加写的方式, 因此无法像InnoDB的普通有序索引那样的可以精准的过滤掉不符合要求的数据。

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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，

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在这个统一的理论框架下，批处理过程的一致性也可以纳入本文讨论的范畴中来。但无论是纯粹的流计算，还是上面统一的数据处理模型，我们都可以将流（批）数据处理的过程抽象为

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告警风暴与告警误报：为了不错过细微的问题，我们可能会配置大量的监控，从而导致在完整的软件生命周期中可能产生大量的告警，难以从其中识别出有效信息。

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第一个是算力的实践，我们通过新的芯片实现了更高的算力，让整个计算变得更加绿色。双11对我们来说，是算力最大的一个挑战。今年，我们开始尝试用新型的芯片

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POI牌匾还有一个独有特性就是对文本强依赖，主要是对POI名称文本的依赖。在下图场景中，两个牌匾的整体布局以及颜色都非常相似，但是其中POI名称发生了变化。

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特征中引入一些无关的上下文信息，如图8(b)；3）相似但不同的牌匾难以区分，如图8(c)。因此，我们进一步设计了局部特征分支[1]，让模型更加关注牌匾的几何、纹理等局部信息，与全局特征共同做牌匾检索。

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平头哥此次还推出倚天710芯片，又在着手RISC-V架构，这两者的关系如何？

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流计算系统经常也会受到各类意外因素的影响而发生故障，比如流量激增、网络抖动、云服务资源分配出现问题等，发生故障后重新执行计算，在存在不确定输入的前提下设计健壮的容错机制难度很大。

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O(t) 是否可以通过递归重算得到呢，即 O(t) = F(E(t-1), O(t-1)) ，答案是不可以，因为计算过程中可能存在不确定的计算逻辑，如果重算，则有一定概率 O(t) ≠ F(E(t-1), O(t-1))