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In-Memory Column Index使用行列混合存储技术，同时结合了PolarDB基于共享存储一写多读的架构特征，其包含如下几个关键的技术创新点：

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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PolarDB行列混合存储可以支持在一个实例中同时支持AP型查询和TP型查询。但很多业务有很高的OLTP型负载，而突发性的OLAP性负载可能干扰到TP型业务的响应时延。

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MySQL最常用的存储引擎都是按行存储，在按列进行海量数据分析时，按行从磁盘读取数据存在非常大的IO带宽浪费。其次行式存储格式在处理大量数据时大量拷贝不必要的列数据，对内存读写效率也存在冲击。

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在我们的业务场景中，存在一些外观相似而细节有一定差异的牌匾，如图8 (c) 所示，在这种情况下，我们希望模型可以关注到牌匾中的细粒度信息，比如牌匾中文字的字体、文字排版或者是文字内容本身。

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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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同时，玄铁RISC-V处理器系列开源，将持续提供技术和服务更新，帮助企业从开源走向真正落地，与开发者共同繁荣“云端一体”的AIoT生态。

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发展成3发射并行架构，流水线深度从10级发展成12级，单位性能提升40%以上，达到7.1 Coremark/MHz，工作主频达到2.5GHz，整体指标在原有技术上提升一个层次，性能满足5G、网络通信、人工智能、自动驾驶等领域。

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今天大多数流计算引擎用「Exactly-Once」去暗示用户：既然输入的数据不是静态集合而是会连续变化的，那对每一条消息「恰好处理」了一次，输出的数据肯定是一致的。

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这里的「结果」如上面分析，由源状态 SourceState(t)、算子状态 OperatorState(t) 、输出的结果 Sink(t) 组成，其中 Flink 把源状态和算子状态进行了打包