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而PolarDB采用了将列存实现为InnoDB的二级索引的方案，主要基于如下几点考量：

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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本文阐述了IMCI背后技术路线的思考和具体方案的取舍。PolarDB MySQL 列存分析功能即将在阿里云上线，敬请期待。

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由于一份数据在多个副本之间上完全独立，因此在不同副本上使用不同格式进行存储，来服务不同的查询负载是一个易于实施的方案。

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olarDB MySQL能力栈与开源MySQL类似，长于TP但AP能力较弱。由于PolarDB提供了最大单实例100TB的存储能力，同时其事务处理能力远超用户自建MySQL。

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如果对全部POI进行处理的话，则会带来高昂的作业成本，因此需要对其中没有变化的POI进行自动化过滤，

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因此，我们设计了一套简单高效的训练数据自动生成方式，可用于模型冷启动，整个环节无需任何人工标注。

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为了优化牌匾检索效果，我们融合了牌匾中的视觉信息与文本信息，设计了多模态检索模型。针对视觉信息，我们优化了模型全局特征和局部特征的提取能力

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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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半监督学习利用有标签数据训练出的模型来对海量无标签数据产生伪标签，进一步标签数据和伪标签数据混合后再优化模型。

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人工智能、多媒体和汽车电子等领域。不久前，玄铁910全球首次实现兼容安卓，极大拓展了RISC-V架构面向开放生态的想象力。