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IMCI执行器引擎使用经典的火山模型，但是借助了列存存储以及向量执行来提升执行性能。

火山模型里，SQL生成的语法树所对应的关系代数中，每一种操作会抽象为一个 Operator，执行引擎会将整个 SQL 构建成一个 Operator 树，查询树自顶向下的调用Next()接口，数据则自底向上的被拉取处理。

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如上图所示，在PolarDB中所有Primary Index和Seconary Index都实现为一个B+Tree。而列索引在定义上是一个Index，但其实是一个虚拟的索引，用于捕获对该索引覆盖列的增删改操作。

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除了上述部署架构上不同可以支持的资源局隔离之外。在PolarDB内部对于一些需要使用并行执行的大查询支持动态并行度调整(Auto DOP)，这个机制会综合考虑当前系统的负载以及可用的CPU和内存资源，对单个查询所用的资源进行限制，以避免单个查询消耗的资源太多，影响其他请求的处理。

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POI 是 Point of Interest 的缩写。在电子地图上，POI 代表餐厅、超市、政府机关、旅游景点、交通设施等等 。POI是电子地图的核心数据。对普通用户而言，POI 数据包含的名称和位置信息，能够满足其使用电子地图“查找目的地”，进而唤起导航服务的基本需求；

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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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图像检索是在高德地图数据自动化生产中的一次尝试，取得了不错的效果，并且已在实际业务中使用。但是模型并不是完美的，仍会存在Corner case，为了解决这些case，我们未来将会从半监督学习/主动学习自动补充数据，以及引入Transformer[9,10]优化特征提取和融合两方面进行探讨。

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AIoT时代，RISC-V架构因其开放、灵活的特性，有望成为继Intel X86、ARM后的下一代广泛应用的CPU架构。但是，当前RISC-V架构面临应用碎片化、开发效率低、软硬件适配难等问题，软硬件生态尚未成熟。

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不久前，玄铁910全球首次实现兼容安卓，极大拓展了RISC-V架构面向开放生态的想象力。
     目前，玄铁系列处理器出货超25亿颗，拥有150余家客户、超500个授权数，已成为国内应用规模最大的国产CPU。

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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，让大家对流计算引擎的认识更为深入，为可能的流计算技术选型提供一些参考。

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例子2，后接不同的名词：Exactly-once State Consistency 和 Exactly-once Process Consistency。前者是 Flink 在官网中对其一致性的叙述，后者是 Kafka Streaming 的一致性保证，前者的语义约束弱于后者。Exactly-once State Consistency 只是表达了：