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如果我们将流计算的过程（获取输入数据、处理数据、输出计算结果）视为数据库的主从同步过程，抑或视为一种从流数据生成衍生数据集（表）的过程，则流计算中的数据一致性同关系型数据库事务 ACID 理论中的 Consistency 有异曲同

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流计算中的确定性指的是，给定相同的一组数据，重复运行多次或者打乱数据进入引擎的顺序，计算完成后将会输出相同的结果，否则就是非确定性计算。

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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。这里会有很多技术上的挑战，这里稍微举几个例子。

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MillWheel 使用了一种名为「Strong production」的机制将每个算子的输出在发送至下游之前都进行了持久化存储，一旦发生了故障，当需要恢复时，引擎可以直接将存储后的结果发出去。回头再看端到端一致性数据处理语义的充分必要条

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的关联关系。学术界的多模态预训练方案多基于Transformer模块，在应用上集中于图文任务，方案大多大同小异，主要差异在于采用模型结构与训练任务的差异组合，多模态预训练的下游任务可以是常规的分类识别、视觉问答、视觉理解

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知识图谱的主要区别是，传统知识图谱主要集中研究文本和数据库的实体和关系，而多模态知识图谱则在传统知识图谱的基础上，构建了多种模态（例如视觉模态）下的实体，以及多种模态实体间的多模态语义关系。当前典型的多模态知识图谱有DBpedia、Wikidata、IMGpedia和MMKG。

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具体来说，对于样本多样性问题，我们使用了多趟资料的匹配结果来生成训练数据，因为在不同资料中同一牌匾存在多张来自不同视角的拍摄结果，这就保证了同一类别下牌匾的多样性，避免了自动生成的样本都为简单样本问题。

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的OCR结果进行拼接，使用BERT对OCR结果特征编码时，对来自不同帧的OCR结果之间插入符号做区分。

3 模型效果
在新的技术方案下，POI牌匾图像检索取得了非常好的效果，准确率和召回率都大于95%，大幅提升了线上指标，并且模型速度也有了巨大的提升。我们随机选择了一些匹配结果，如图10所示。

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可观测性这个概念最早出现于20世纪70年代的电气工程，核心的定义是：

A system is said to be observable if, for any possible evolution of state and control vectors, the current state can be estimated using only the information from outputs.

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传统降噪算法可以部分处理这种噪声，它的方法是：
1. 对时域信号做短时傅里叶变换，就得到了信号的频域表现形式，对幅度谱平方得到信号能量；