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因此，我们利用已有的文本OCR识别结果，并引入BERT对OCR结果进行编码得到文本特征，该特征作为辅助特征分支和视觉特征进行融合，融合后的特征用于最终的牌匾检索度量学习。

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当前，AIoT浪潮已席卷而来，RISC-V或许是AIoT时代万物互联的关键，是拓宽物联网生态圈的钥匙。平头哥在RISC-V上的探索和布局，对于推进AIoT战略具有重要意义，此次开源玄铁RISC-V系列处理器，将有力推动RISC-V生态发展、助力万物互联，惠及全球RISC-V社区。

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譬如，当故障恢复后开始重新计算，计算的结果是否满足数据的一致性（即用户无法区分恢复前和恢复后的数据）？

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因此，我们得到流计算引擎要实现端到端一致性数据处理语义的充分必要条件：在流计算过程中，需要实时存储每一条中间和最终计算结果，如果考虑吞吐率不能存储每一条，则需定期以事务的方式进行批量存储。对于每一个 O(t) 存储后， 恢复函数 R 的实现就简单多了：任务恢复时，将 O(t) 重新加载，使用 F 执行重算操作。

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如果稍微回顾一下 Flink 一致性的实现逻辑，会发现这两者有很多相似点，因此 Kafka Streams 的输出结果也会存在一定的端到端延迟。因为在提交结果时创建了新的事务，所以平均事务大小由提交间隔确定，当流量相同时，较短的提交间隔将导致较小的事务，但太小的间隔将导致吞吐下降，因此吞吐量与端到端处理延迟之间需要有一个折衷。

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众所周知，在云原生开发模式下，可观测性是非常重要的一部分，它通过日志、指标、Trace等数据，让我们可以深入了解系统的运行状态和健康程度。在 CNCF Landscape大图中，可观测性也占据了相当大的一块位置。

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上面是一个指标，有规则性的毛刺。如果通过阈值来判断是否需要告警，当一个毛刺点异常的时候，可能由于不满足阈值，导致告警漏报。

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无论是从宏观的角度看人类社会，还是看一家公司、一家企业的发展，商业和技术持续相互推进、共同进化都是非常重要的驱动力。双11创造了一个试验场、一个关键节点，能够让商业和技术高强度地碰撞，并加快推动整个进程。

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存储容量单位包 SCU 可以单独使用吗？
不可以。SCU 必须匹配按量付费的云盘，抵扣按量付费账单，方可发挥作用。

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说明：不要重复添加挂载信息，否则会导致实例开机重复挂载，系统无法启动。
• 使用 vim 修改/etc/fstab文件。