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机器学习平台在模型训练中要求数据的超高吞吐量和超低延迟，MosFS可以和上层应用联动，通过标签感知与应用关联度高的数据，机器学习平台可以通过路径、数据标签、多策略组合等方式得到相关性高的数据集。在实际运行中，MosFS把上述数据映射成目录，并通过内存和SSD多级缓存来加速数据访问。比如在自动驾驶的训练中，算法需要所有车辆在白天的四车道上捕获的视频和图片，MosFS就可以通过这些数据特征对应的标签，将MOS存储资源池中的相关数据映射为一个目录，并通过多级缓存提供给训练算法。

· 多策略数据映射简化管理

MosFS的数据映射能力实现了数据访问的虚拟化，并通过全局命名空间将数据呈现给上层应用，基于时间、标签、文件名前缀等多粒度策略可以简化对数据的管理。

SVG 渐变

渐变是一种从一种颜色到另一种颜色的平滑过渡。另外，可以把多个颜色的过渡应用到同一个元素上。

SVG渐变主要有两种类型：

• Linear

• Radial

SVG 线性渐变 - <linearGradient>

<linearGradient>元素用于定义线性渐变。

<linearGradient>标签必须嵌套在<defs>的内部。<defs>标签是definitions的缩写，它可对诸如渐变之类的特殊元素进行定义。

线性渐变可以定义为水平，垂直或角渐变：

• 当y1和y2相等，而x1和x2不同时，可创建水平渐变

• 当x1和x2相等，而y1和y2不同时，可创建垂直渐变

• 当x1和x2不同，且y1和y2不同时，可创建角形渐变

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