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相比传统的告警、监控，可观测性能够以更加“白盒”的方式看透整个复杂的系统，帮助我们更好的观察系统的运行状况，快速定位和解决问题。

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region、app等
每次查询的命中数相对较少，尤其是TraceID的查询方式，而且命中的数据极有可能是离散的
通常这类数据最适合存储在搜索引擎中，其中最核心的技术是倒排索引

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因此在可观测性引擎的建设上，我们非常关注数据编排的能力，能够让数据流转起来，从茫茫的原始日志中不断的去提取出价值更高的数据，最终告诉我们系统是否在工作以及为什么不工作。为了让数据能够“流转”起来

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时序、日志的异常分析能够帮我们确定某个组件是否存在问题，而关联关系能够让我们进行“顺藤摸瓜”。通过这三个核心功能的组合就可以编排出一个异常的根因分析系统。

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针对局部特征的提取，我们主要的思路是将牌匾垂直切分成几个部分，分别关注每个部分的局部特征[7]，并对局部特征进行对齐后优化。

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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。目前，针对图像和文本的多模态预训练模型主要可以分为单流模型和双流模型两种架构。

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战略设计：通过DDD的理论，对业务进行领域划分构建领域模型，梳理出相应的限界上下文，通过统一的领域语言从战略层面进行领域划分以及构建领域模型。在构建领域模型的过程中需要梳理出对应的聚合、实体、以及值对象。

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1、找出实体和值对象
经过全盘的业务梳理之后，我们可以在业务对象中找到对应的实体以及值对象，这里面就会牵扯到哪些领域对象设计未实体，哪些领域对象设计为值对象。主要还是根据实际的业务特征来决定。

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当然我们光用技术语言和项目语言也是无法完全处理好汇报关系的。因为不管甲方也好、乙方也罢，都是一个活生生的人。

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不可能说前三年的职业规划里，我既要实现财富自由，又要实现仗剑走天涯的自由理想。有时候取舍并不难，难的是取舍后，第二天的后悔。这些情绪会极大的影响我们。