终于有人把数据仓库讲明白了
数据仓库不是大号数据库，更不是BI附属品。它通过整合多源数据、统一标准，让数据更易查、易用，真正服务于业务分析与决策。本文带你厘清数据仓库的本质、架构与搭建步骤，避开常见误区，实现数据价值最大化。
手把手带你入门AI智能体：从核心概念到第一个能跑的Agent
AI智能体是一种能感知环境、自主决策并执行任务的人工智能系统。它不仅能生成回应，还可通过工具使用、计划制定和记忆管理完成复杂工作，如自动化测试、脚本编写、缺陷分析等。核心包括大语言模型（LLM）、任务规划、工具调用和记忆系统。通过实践可逐步构建高效智能体，提升软件测试效率与质量。
规则引擎系统中决策管理的最佳实践
公司通过让业务负责人自主决策，结合数据挖掘与业务规则，提升决策灵活性与响应速度。同时，加强分析与IT协作，采用实时评分和机器学习技术，推动决策管理系统持续优化，实现对未来趋势的精准预测与快速应对。
云数据库RDS数据库迁移上云
阿里云RDS是一种安全稳定、高性价比的在线数据库服务，支持弹性伸缩，帮助用户轻松部署与扩展数据库。提供实例创建、白名单设置、数据库与账号管理、便捷连接等功能，简化运维操作，保障数据安全。
Java连接MySQL数据库环境设置指南
请注意，在实际部署时应该避免将敏感信息（如用户名和密码）硬编码在源码文件里面；应该使用配置文件或者环境变量等更为安全可靠地方式管理这些信息。此外，在处理大量数据时考虑使用PreparedStatement而不是Statement可以提高性能并防止SQL注入攻击；同时也要注意正确处理异常情况，并且确保所有打开过得资源都被正确关闭释放掉以防止内存泄漏等问题发生。
速看！数据库与数据仓库的本质区别是什么？
本文深入解析了“数据库”与“数据仓库”的核心区别，涵盖设计目的、数据结构、使用场景、性能优化和数据更新五个维度。数据库主要用于支持实时业务操作，强调事务处理效率；数据仓库则面向企业分析决策，注重海量数据的整合与查询性能。二者在企业中各司其职，缺一不可。