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一个重要问题，就是 notify 模块怎么知道一条消息在哪些网关节点上面的终端设备感兴趣，这个其实就是关键的匹配查找问题。一般有两种方式：1）简单的广播事件；2）集中存储在线订阅关系（如图中的 lookup 模块）

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我们只要保证领域模型的设计是正确的，就能确定领域模型可以解决领域中的核心问题；同理，我们只要保证代码实现是严格按照领域模型的意图来落地的

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我们从领域概念、业务规则、交互场景、业务流程等维度梳理了我们到底要什么，整理了整个系统应该具备的功能。这个工作我觉得是一个非常具有创造性和有难度的工作。我们一方面会主观的定义我们想要什么；另一方面，我们还会思考我们要的东西的合理性。我认为这个就是产品经理的工作，产品经理必须要负起职责，把他的产品充分设计好，从各个方面去考虑，如何设计一个产品，才能更好的解决用户的核心诉求，即领域内的核心问题。如果对领域不够了解，如果想不清楚用户到底要什么，如果思考问题不够全面，谈何设计出一个合理的产品呢？

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如此行列混合存储成为一个必选方案。但在行列混合存储架构中，行存索引和列存索引在处理随机更新时存在性能鸿沟

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如此行列混合存储成为一个必选方案。但在行列混合存储架构中，行存索引和列存索引在处理随机更新时存在性能鸿沟

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传统的行格式依然保存在BufferPool中供OLTP性负载使用。
所有事务的增删改操作都会实时反应到列存存储上，保证事务级别的数据一致性。

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二级索引操作非常灵活，可以在建表时即指定索引所包含的列，也可以后续通过DDL语句对一个二级索引中包含的列进行增加或者删除操作。

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来服务不同的查询负载是一个易于实施的方案。典型的如TiDB，其从TiDB4.0开始，在一个Raft Group中的其中一个副本上，使用列式存储(TiFlash)来响应AP型负载, 并通过TiDB的智能路由功能来自动选取数据来源。

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为训练检索模型，通常需要进行实例级标注，即按照POI牌匾粒度进行标注。而在不同资料中筛选同一POI牌匾是一件非常复杂的工作，如果进行人工标注的话，则会带来高昂的标注成本，并且无法大规模标注。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。

我们借鉴了传统特征点匹配算法思想，利用Sift特征点匹配算法对两趟资料中的所有牌匾进行两两匹配，并通过内点数量对匹配结果进行筛选，即内点数量大于阈值的匹配牌匾视作同一牌匾。

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相似但不同的牌匾难以区分，如图8(c)。因此，我们进一步设计了局部特征分支[1]，让模型更加关注牌匾的几何、纹理等局部信息，与全局特征共同做牌匾检索。