一文讲清数据清洗的十大常用方法
本文详解数据清洗十大常用方法与实战技巧，涵盖缺失值填补、重复值处理、异常值检测、数据标准化、文本清洗、数据脱敏等关键操作，助你高效提升数据质量，解决“脏乱差”问题。
风险规则引擎-RPA 作为自动化依赖业务决策流程的强大工具
机器人流程自动化（RPA）是一种通过软件“机器人”自动执行重复性任务的技术，能大幅提升工作效率。它适用于财务、电商等领域的标准化流程，如账单处理和退货管理。然而，RPA在复杂决策场景中存在局限，需结合决策模型（DMN）和业务规则管理系统（BRMS）实现流程与决策的协同自动化，从而增强灵活性与业务价值。
从拖拽到架构：低代码如何兼顾速度、灵活性与可控边界
在敏捷开发背景下，低代码技术已从工具层面演进为架构级交付要素，重构IT治理与系统边界管理。它推动开发职能在专业开发者、业务人员与运维管理者之间重新分配，带来灵活性的同时也引发架构平衡、系统可维护性与治理统一等挑战。唯有在清晰架构与治理规则下，低代码才能真正成为敏捷开发的助推器，而非技术债务来源。本文深入探讨低代码在可视化工作流、模型驱动开发、数据处理、AI融合、插件生态、开放架构与企业功能等方面的技术实现与业务价值。
EdgeShard：通过协作边缘计算实现高效的大语言模型推理——论文解读
EdgeShard是一种基于协作边缘计算的大语言模型（LLM）推理框架，旨在解决LLM在云端部署面临的延迟高、带宽压力大和隐私泄露等问题。通过将LLM分片部署在多个边缘设备上，结合云边协同与设备间协作，EdgeShard实现了高效的模型推理。其核心创新包括：联合设备选择与模型划分优化、支持流水线并行与微批处理、提出EdgeShard-No-Bubbles策略以减少设备空闲时间，从而显著提升推理吞吐量并降低延迟。实验表明，EdgeShard在异构边缘设备上可实现高达50%的延迟降低和2倍的吞吐量提升，支持全精度模型推理而无精度损失，为资源受限的边缘环境提供了高效的LLM部署方案。
一文带你讲透数据仓库分层！
在数据处理中，常遇到数据混乱、指标不一致、开发排期长等问题，根源往往在于数据分层设计不合理。本文详解数据仓库分层（ODS、DWD、DWS、DM、APP等），阐述其在数据清洗、整合、管理及应用中的关键作用，帮助提升数据质量、减少重复开发、增强系统扩展性，从而高效支撑业务决策。