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大规模神经网络 (teacher network)得到的类别预测包含了数据结构间的相似性。

深度算法策略。

采用核心解决 UDF 的业务逻辑，在各个系统之间的可移植，通过技术手段保证只维护一套业务逻辑，各个计算平台（离线/实时）可复用，从而解决 UDF 业务逻辑的一致性和可移植性问题。

需要发出通知人为干预。

称作 Fast try。

采用原子操作。

是在外部服务、储存、处理链路层面上失败情况。

更新一个业务核心诉求就是一致性，其本质就是不丢消息和保序。

需要。

采用列更新策略。

采用Blink计算平台

会屏蔽了 java 代码属性和 Lindorm 列值的转换以及结果查询的取值映射，使用注解用于配置和原始映射，解决 java 对象直接序列化到 Lindorm 的行列储存问题。

通过本地 API 来操纵Lindorm。

采用标签属性图（Labeled Property Graph，LPG）建模，Lindorm 作为主储存，实体表（视频、节目、人物等）作为顶点表，实体间关系利用 lindorm 的二级索引能力作为边表。

储存引擎采用 Lindorm 进行实体数据储存，主要利用 Lindorm 二级索引来储存 KV 和 KKV 数据结构用于构建知识图谱的底层数据。

优势在于流批一体化，业务模块通过 job 切分，不同的计算模块可以随意组合；消费位点自动保存，消息不丢失，进程 failover 自动恢复机制；分布式的计算可消除单点消费源和写入性能瓶颈问题。

通过 Trace&Debug 服务。

便于业务更好追踪处理流程问题。

简单、简洁，并且更易维护，特征使用方，只需关注特征粒度，不需要关注整体。

基于 UDF 的算术表达式。