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即同一牌匾分为多个类别；3）类别错误，即不同牌匾分为同一类别。因此，我们针对该问题进行了相应优化：1）采用多趟资料匹配结果

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主动学习是利用有标签数据训练出的模型对海量无标签数据进行数据挖掘，并人工标注挖掘出的有价值数据。两者区别在于是否需要部分人工标注，半监督学习是完全由模型自身产生标签

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018年，平头哥团队就从自研C-Sky指令集切换到RISC-V；2019年7月，平头哥发布当时业界最高性能RISC-V处理器玄铁910。此后，先后发布了无剑SOC平台、多款玄铁RISC-V处理器，满足低功耗、高性能计算场景需求。

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Counterpoint分析师William Li表示：“RISC-V 处理器将继续在多个类别中获得采用。但我们相信，短期内，物联网仍然是最关键的应用领域。

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「读取数据-处理数据-输出数据」这样的三个部分，可用下面的无向图来表达，其中点代表数据加工逻辑，边表示数据流向，数据处理过程中的中间状态（State）一般需要做持久化存储。

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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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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。

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更进一步地，Kafka Streams 需要数据输入源和输出均为 Kafka 消息队列。

Kafka Streams 中的「结果」也以事务的方式批量持久化，但和 Flink 不同的是，这些结果是被写入不同的消息队列中：

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同传统的批处理系统类似，流处理中也是以 RDD 构建出整个的数据血缘，当发生 FailOver 时，则重新计算整个 RDD 就可以了。如果 Spark Streaming 存在非确定性的计算

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下图比较概括地描述了一个系统的质量观测完整生命周期，大体上可以分为如下四个阶段，并且在每个阶段都有需要特别关注的一些数据和指标：