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第三种方式，RW/RO支持OLTP型负载，在单独的Standby节点开启行列混合存储以支持AP型查询，由于standby是使用独立的共享存储集群，这种方案在第二种方案支持CPU和内存资源隔离的基础上，还可以实现IO资源的隔离。

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如果对全部POI进行处理的话，则会带来高昂的作业成本，因此需要对其中没有变化的POI进行自动化过滤，其中关键技术能力就是图像匹配，该场景是一个较为典型的图像检索任务。

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为了优化牌匾检索效果，我们融合了牌匾中的视觉信息与文本信息，设计了多模态检索模型。针对视觉信息，我们优化了模型全局特征和局部特征的提取能力。针对文本信息，我们使用BERT对牌匾的OCR结果进行编码，将其作为辅助特征，并与视觉特征融合后进行度量学习。

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此外，Transformer的输入较为灵活，可以方便地将其他模态信息进行编码，并和图像特征一起输入到模型中，因此其在多模特征融合上也有较大的优势。综上来看，Transformer可以通过对图像Patch的相关性建模来解决POI牌匾在遮挡/截断场景下的匹配效果，并且可以通过对文本特征编码来实现多模特征的融合。

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诞生于2010年的RISC-V，则是一个基于精简指令集（RISC）原则的开源指令集架构（ISA），它由一家非营利基金会所有，所有企业都可以加入基金会，免费使用RISC-V架构，并在其基础上进行改动，被广泛看好成为下一代广泛应用的CPU架构。

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如上图所示，Flink 引擎会定时（每个周期称之为一个 epoch）以 2PC 的方式提交结果。事实上，即便不考虑结果输出，Flink 「分布式一致性快照」的快照的实现也是一个 2PC 的过程：算子的状态快照存储类似于 2PC 的 Prepare 阶段，

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在整个质量观测的生命周期中，除了各种各样的数据，我们也会涉及到各种各样的系统，例如 GitLab、sonarqube、Allure、JMeter、Jenkins、Travis CI、Argo CD 等等。这些不同的系统作用于不同的阶段，会产生大量的异构数据，如何对这些数据进行合理的管理和使用，从而可以比较方便地挖掘出其中的数据价值（不局限于软件质量方面），对我们来说是一个比较大的挑战。

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近年来，越来越多的研究人员开始关注知识图(KG)和预训练语言模型(PLM)的结合，以使PLM达到更好的性能。K-BERT将三元组注入到句子中，以生成统一的知识丰富的语言表示。

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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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盒马业务有如下几个特点：线上线下一体化、仓储配送一体化、超市餐饮一体化、经营作业一体化、多业态与平台化。