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充分利用列式存储的优势，使用分批处理的模型代替迭代器模型，我们使用SIMD指令重写了大部分常用数据类型的表达式内核实现，例如所有数字类型(int, decimal, double)的基本数学运算(+, -, *, /, abs)，全部都有对应的SIMD指令实现。在AVX512指令集的加持下, 单核运算性能获得会数倍的提升。

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InnoDB原生是支持多索引的，Insert/Update/Delete操作都会以行粒度apply到Primary Index和所有的Secondary Index上，并且保证事务。将列存实现为一个二级索引可以复用这套事务处理框架。

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而在对比当前社区最火热的分析型数据库ClickHouse时, IMCI在TPC-H场景下的性能也与其基本在同一水平。部分SQL的处理延时各有优劣。用户完全可以使用IMCI替代ClickHouse使用，同时其数据管理也更加方便。

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而且该遮挡场景还是不规则的，导致很难对两个牌匾进行较好地特征对齐，这给POI牌匾检索带来巨大的挑战。

文本依赖性

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。

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此次开源的玄铁系列RISC-V处理器，包括玄铁E902、E906、C906、C910等4款量产处理器IP，以及基于玄铁的多操作系统的全栈软件及工具。

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2021年5月，平头哥还推出RVB-ICE、RVB-D1、RVB2601三款开发板，并公布端云一体软件平台，进一步为开发者和企业提供了体验RISC-V技术的桥梁。

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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。

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当重复计算时，前面存储的结果（每一次计算）或者空的结果（批量事务）可以实现幂等变更的效果：如果结果已经存在了， 则使用已有的结果，消除不确定性计算带来的副作用，如果之前的结果不存在，就更不会对外部系统有影响了。

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算子的状态快照存储类似于 2PC 的 Prepare 阶段，但 Commit 的确认仅需 Coordinator（ Flink JobManager） 根据「是否收到了完整算子的 ACK 」来推出是否 Commit 或 Abort。将结果输出纳入快照生成的 2PC 后，端到端一致性数据处理语义的充分必要条件在这里也得到了满足

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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。