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上述逻辑的推导过程是没问题的，但并不严谨，因为 Exactly-Once 作为一个形容词，后面所连接的动词或者宾语被故意抹去了，不同的表达含义也会大相径庭。

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具体地，E(t) 可以通过回拨数据偏移量得到，O(t) 需要从持久化存储中获取。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)) 。

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但 Commit 的确认仅需 Coordinator（ Flink JobManager） 根据「是否收到了完整算子的 ACK 」来推出是否 Commit 或 Abort。将结果输出纳入快照生成的 2PC 后，端到端一致性数据处理语义的充分必要条件在这里也得到了满足：

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更进一步，当把仅有确定性计算（幂等输出）的 Spark Streaming 和 仅有确定性计算（幂等输出）的的 Flink 进行对比时，会发现二者非常相似。RDD 血缘类比分布式一致性快照，批量输出类比一致性快照后的结果输出，微批类比 epoch。

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开发阶段：重点需要关注代码的质量，例如静态代码扫描以及依赖检查会发现潜在的代码缺陷和安全风险，由此我们可以统计千行代码缺陷率或者严重缺陷比例，从而来衡量一个系统的代码质量是否符合要求

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例如主机负载高，导致该主机上服务异常、接口延迟高、HTTP Error 报错多等多种问题并发，从而段时间内有大量的告警触发，以及大量的告警消息通知。缺乏合理的降噪机制。

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能否打造一个模拟现实的环境，去做买家和卖家的互动、商品的交互？于是我们提供了一个虚拟直播间，商家只需要一个很小的地方，一片绿幕，便可以虚拟数几千平方的空间，

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多模态预训练的下游任务可以是常规的分类识别、视觉问答、视觉理解推断任务等等。VideoBERT是多模态预训练的第一个作品，它基于BERT训练大量未标记的视频文本对。

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（1）modal-encoding layer。在对每个模态的单个信息进行编码时，针对图像模态、文本模态以及知识模态，我们采用基于Transformer的编码器提取图像、文本、三元组表面形式的初始特征。其中文本模态和知识模态的编码器参数共享。

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图像检索的核心技术是度量学习，其目标是在固定维度的特征空间中，约束模型将同类别样本拉近，不同类别样本推远。