云计算概述
云计算自2006年提出以来，已迅速发展为IT领域的核心技术。它融合了分布式计算、并行计算等技术，推动了信息基础设施的重构。随着数据量激增、能耗问题突出及资源利用率低，云计算应运而生，实现了按需使用、弹性扩展的信息服务模式，逐步接近“像用电一样使用计算资源”的理想目标。
数据中心概述
数据中心是包含计算机系统、通信设备及配套环境控制、安全装置的复杂设施，用于集中存储、处理和传输数据。根据用途可分为企业、运营商和互联网数据中心。其基础设施涵盖机房、供电、散热、网络设备及管理软件。发展历程从大型机时代逐步演进至云计算时代，现以大规模、资源池化为特征。
PCA多变量离群点检测：Hotelling's T2与SPE方法原理及应用指南
主成分分析（PCA）是一种经典的无监督降维方法，广泛应用于多变量异常值检测。它通过压缩数据维度并保留主要信息，提升检测效率，同时支持可视化与可解释性分析。本文系统讲解基于PCA的异常检测原理，重点介绍霍特林T²统计量与SPE/DmodX方法，并结合葡萄酒与学生成绩数据集，演示连续变量与分类变量的实际建模过程。通过Python实现，展示如何识别并可视化异常样本，提升异常检测的准确性与理解深度。
Ubuntu 将在今后的新版本中使用最新版本的Linux内核
这种新的"积极的内核版本承诺政策"存在风险，因为托瓦尔兹和他的团队认为 RC 版本不是最终版本是有原因的。不过，Canonical 需要为新版 Ubuntu 中包含的特定 Linux 版本提供官方支持，从而控制这些风险。在发布完成后更新内核也是不可行的，因为随 Ubuntu 一起发布的 Linux 版本在很大程度上是经过优化的内核，其中包含 Canonical 及其 OEM 合作伙伴提供的特定功能、补丁和硬件支持。
企业中所用的PMC和BOM有什么区别？
在制造企业管理中，BOM（物料清单）和PMC（生产物料控制）是理顺生产节奏的关键。BOM明确产品所需物料结构，支撑采购、成本和生产计划；PMC则确保物料及时到位，协调订单、产能与交付。本文详解BOM与PMC的管理要点及如何通过系统实现精细化控制。