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在分析场景经常需要访问某个列的大量记录，而列存按列拆分存储的方式会避免读取不需要的列。其次列存由于把相同属性的列连续保存，其压缩效率也远超行存，通常可以达到10倍以上。

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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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张建锋表示，“经过3年努力，我们今天又发布玄铁RISC-V系列开源版。未来，我们将开源更多RISC-V处理器，也希望有更多的合作伙伴，

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十余年指令集技术积累：平头哥技术团队拥有十多年CPU和芯片研发经验，长期从事自研指令架构、CPU微体系结构与系统芯片产品的研发，多款CPU IP核得到大规模量产的验证。

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芯片是“集成电路”的俗称。要在芯片上执行软件程序，必须先将软件/程序语言翻译成硬件指令，这套标准规范即芯片架构/指令集（ISA，Instruction Set Architecture），X86、Arm、RISC-V都是指令集的代号。

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在认识流计算系统一致性之前，我们需要精确定义流计算。流（Streaming）计算是一种在无边界数据（unbounded data）上进行低延迟计算的数据处理过程。

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除了数据输入带来的挑战，流计算输出的数据会被实时消费，类似这样不同于批处理的应用场景，也给数据的一致性带来的诸多挑战，如出现 FO 后，是撤回之前发出的数据，还是是同下游进行协商实现一致性，都是需要考虑的。

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MillWheel 会对每一条记录赋予一个唯一 ID，同时基于此 ID 维护一份是否处理过当前记录的目录。对于每一条流入当前算子的记录，引擎查找此 ID 目录以确定此记录是否是已经处理过。

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上面提到，流计算的输入数据是没有边界的，这符合我们传统上对流计算认知。在《System Streaming》一书中，作者提出了一个将流批统一考虑的流计算理论抽象，

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令 O(t) = Sink(t) + State(t)，即将计算对引擎状态的更新视为一种特殊的输出，则流计算过程可简化为：

F(E(t), O(t)) = O(t+1)