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在PolarDB的存储引擎（InnoDB)上新增对列式索引（Columnar Index）的支持，用户可以选择通过DDL将一张表的全部列或者部分列创建为列索引，列索引采用列压缩存储，其存储空间消耗会远小于行存格式。默认列索引会全部常驻内存以实现最大化分析性能，但是当内存不够时也支持将其持久化到共享存储上。

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使用二级索引相对于使用Primary Index可以极大减少读取的数据量进而提升查询性能。当一个查询所需要的列都被列索引覆盖时，借助列存的加速作用，可以数十倍甚至数百倍的提升查询性能。

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包括：对比损失（contractive loss）、三元组损失(triplet loss)、中心损失（center loss）等，均是通过正负样本定义以及损失函数设计上进行优化。此外，图像检索还有一个必不可少的要素就是特征提取，通常包括

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此次开源，与平头哥历次开源，有何区别和进展？
     平头哥一直坚持开源开放理念，此次开源是对这一理念的最新动作，承接了以往的开 源成果，其规模和力度在全球RISC-V社区都前所未有。

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监控自适应：可以基于历史数据自动学习和进化，进行动态的阈值判断，从而让告警更加精准。另外对数据的学习也是实时的，可以更加快速地发现异常问题。

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以盒马某业务领域为例，下图展示的是最终有效的特征集合，根据基线特征，我们的做法是都标注了具体的含义，如此，便可很容易根据一个领域的业务特征识别出该领域的数据场景。

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这部分我们来探讨下如何用科技解决未来的问题，这里我提一下目前在做的几个方面：

第一件事情我们做了大概3年时间，达摩院AI Earth团队一致在研究如何用数字技术解决包括环境、气象、水利、农业等问题。我们早期的切入点比较直接，如何用机器快速解决海量遥感的图像和信息。

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这个过程中，阿里巴巴业务的研发效率提升了 20%，CPU 资源利用率提升了 30%，应用 100%云原生化，在线业务容器可达百万规模，计算效率大幅提升，双 11 计算成本下降 30%。

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从整个流程来看，我们可以将可观测性的工作划分为4个组成部分：

传感器：获取数据的前提是要有足够传感器来产生数据，这些传感器在IT领域的形态有：SDK、埋点、外部探针等。

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知识运营人员的提效利器「白皮书方法论和课程」
阿里巴巴08-09年开始组建客服业务，2014年成立CCO，我们将一线落地的产品经理、人工智能训练师，客户代表们的积累经验进行沉淀和融合，不仅要解决智能客服遇到的问题，也要解决客户原有客服业务问题；经过多年探索努力，梳理打造出一套3-5天的课程体系；在工具之外帮助客户们进一步提升效能；提高运转与落地效率。