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提醒：首次购买时先将所有要买的业务都加入到购物车，最后一起付款，这样才可享受优惠。如果一个一个买，那就只有首单才能享受优惠，从第2单开始就不能享受优惠了。

今天，很多C端产品要改版要升级，那么，在改版之前要搞清楚为什么要改？目标是什么？之后所有的工作都是以这两个问题的答案为导向。

另外，技术学习是一场对抗赛，虽然学无止境，超越大部分对手就是一种胜利。所以，以正确的学习方式，长时间投入就会形成核心竞争力。

平台化绝对不是诸如“统一”、“全面”之类形容词的堆砌。是否需要平台化，应该综合考虑：客户数量，为客户解决的问题，以及客户价值是否值得平台化的投入。

智能 UI 是一种通过分析用户特征为用户提供个性化 UI 的方案，因此需要开发大量的 UI 界面，在淘系智能 UI 平台鲸幂中开发智能 UI 的原始链路是在上传视觉稿解析物料之后会批量创建 imgcook 模块，但每种物料都需要进入对应的 imgcook 可视化界面单独开发、创建仓库、单独发布，并且看不到智能 UI 整体的视觉效果。这样导致智能 UI 所需要的大量物料的开发成本很大，业务接入智能 UI 的成本比较大。

MyBase专属集群加持完全物理隔离能力，可以从数据库的实例来看，在一台非常大的物理服务器上面，某个用户买了4合8局，就隔一个4合8局给用户使用，其他客户的业务跟数据库实际也是在这个服务器上面，但也是通过隔离机制，用户买了多少就隔了多少给他用。

• 自动驾驶：上述这些功能最终还是要人去参与，而自动驾驶可以完全不需要人的参与，直接是可观察性系统+控制系统就可以让汽车自动运行起来。
  

Kubernetes 这个单词来自于希腊语，含义是舵手或领航员，是 “控制论”英文 “cybernetic” 的词根。Kubernetes成为在容器编排的事实标准，不止得益于Google的光环和CNCF（云原生计算基金会）的努力运作。背后是Google在Borg大规模分布式资源调度和自动化运维领域的沉淀和系统化思考，认真理解Kubernetes架构设计，有助于思考在分布式系统系统调度、管理的一些本质问题。

“简单来说,深度学习建立在20世纪90年代神经网络发展的基础上,机器使用人造神经元矩阵扫描信息,寻找模式并做出决策,很像人脑的运作模式,但速度超快。”

在这样具有大量云 API 的情况下，今天的问题是如何设计一个通用的计算框架能够与这些 Serverless 的云服务、云 API 产生非常紧密的连接来帮助客户快速构建弹性、高可用应用。因此在框架层就出现了Serverless计算，其产生的原因最主要是需要和云API发生紧密的化学反应，帮助用户提升应用构建和运维效率，帮助客户构建分布式、数据化、智能化的新一代的云原生应用。

而到 2018 年，随着 Service Mesh 的加入，CNCF 对云原生的定义发生了改变，而这也逐渐成为被大家认可的官方定义：

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通过实践我们发现，这种客户端排序并不可靠，我们的系统不可能无限去等待一个消息的，这里涉及到最终一致性的问题，在第3点中继续探讨。其实对于顺序消息，RocketMQ是有顺序消息的，但是RocketMQ目前还没有实现跨单元的能力，而单纯的就数据同步而言，我们只要保证最终一致性就可以了，没有必要为了保证强一致性而牺牲性能。同时MNS消息如果没有消费成功，消息是不会丢掉的，只有我们去显示的删除消息，消息才会丢，所以最终这个消息一定会到来。

构建->发布->运行：严格分离构建和运行
基准代码 转化为一份部署(非开发环境)需要以下三个阶段：
构建阶段，将代码仓库转化为可执行包的过程。构建时会使用指定版本的代码,获取和打包依赖项,编译成二进制文件和资源文件。

选中某一异常线程后，能够通过右侧的CPU耗时和线程数曲线图分析CPU耗时与线程数变化。此外，还可以单击异常线程的方法栈，查看指定时间内的此线程的方法执行情况，例如查看处于BLOCKED状态的线程对应的方法，从而优化指定代码段，以便降低CPU使用率。