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有监督学习和无监督学习

深度学习使用多层机器学习模型对数据进行有监督学或无监督学习。模型中的不同层由非线性数据变换的多个阶段组成,数据的特征在相继更高、更抽象的层表示。

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非结构化检索本质是向量检索技术，其主要的应用领域如人脸识别、推荐系统、图片搜索、视频指纹、语音处理、自然语言处理、文件搜索等。随着 AI 技术的广泛应用，以及数据规模的不断增长，向量检索也逐渐成了 AI 技术链路中不可或缺的一环，更是对传统搜索技术的补充，并且具备多模态搜索的能力。

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另外，维数的增加也造成了一些向量检索方法的效率下降，在高维空间下华而不实，同时工程上也增加了数据计算和存储成本。其次，算法上缺乏完全通用性，无法对数据实现泛一致性检索，即任何数据分布上，检索算法都是有效的。

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例如，如果一个过程被调用，它将被执行，然后返回，以便在堆栈中调用下一个过程。而且，在谈论IOPS时，基础输入/输出任务可以达到存储系统的堆栈限制。例如，读取一个大文件和多个小文件可能会对IOPS产生影响。

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对企业而言，Serverless 架构有着巨大的应用潜力。随着云产品的完善，产品的集成和被集成能力的加强，软件交付流程自动化能力的提高，我们相信在 Serverless 架构下，企业的敏捷性有 10 倍提升的潜力。

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在操作系统之上出现了非常丰富的API，也就是全托管的云服务体系。如果看阿里云的产品体系，就会发现了阿里云提供了丰富的产品体系，包括数据库、大数据、中间件，这些都是以 Serverless 全托管模式提供服务的。

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指标收集和可视化能力
Serverless 计算平台除了提供了基本的指标视图之外，还支持自定义指标视图，用户可以通过自定义的关键词指标搜索实现与业务相关的数据分析。

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如果用Json文件描述这张图的存储，就可以得到如下结果：

1、{ id: 1, type: "vertex", label: "document", uri: "file:///abc/sample.java", languageId: "java" }
2、{ id: 2, type: "vertex", label: "range", start: { line: 0, character: 13}, end: { line: 0, character: 18 } }

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根据库大小的区别，LSIF的索引构建时间为10秒至数分钟不等，而用户对同一个代码仓库的提交操作峰值可能会达到每分钟近百次，即使我们采用了增量技术也很难满足高频的构建请求，并且提交事件触达和调度任务执行无法保证精准的时序性。综上所述，我们需要一个分布式时序锁来保证任务调度的顺序和尽量减少重复调度。

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对局部和全局的问题需要有发现的眼光，更应该有发现未发生问题的能力，哪些是需要治标，哪些需要治本，这个是发现问题的基本判断力。