接口最大并发量测试工具对比与最佳实践方案
文章聚焦接口最大并发量测试，阐述其是评估系统承载能力的关键，介绍主流测试工具分SaaS化在线平台、自研/开源工具、一体化性能测试平台三类，分析各类型优缺点、适用场景，还给出工具选型建议及常见问题解答，助力企业基于自身情况选最优方案。
从可视化工作流到系统架构企业功能增强：低代码技术内核的再审视
在数字化转型背景下，低代码的价值不仅在于可视化界面，更在于其技术内核——涵盖可视化工作流、数据模型、逻辑引擎与系统架构。深入理解这些机制，有助于评估其在扩展性、治理性与架构一致性方面的潜力。通过组件化设计、实时渲染、业务逻辑编排与分布式协作，低代码平台实现高效开发与灵活扩展；SQL引擎、功能引擎、模板与图表引擎协同支撑高性能运行；模型驱动开发与AI深度融合推动自动化与智能化升级；插件生态与开放架构则强化了跨行业适配与可持续演进能力。未来，低代码将融合AI、云原生与开放生态，成为企业敏捷创新与智能决策的关键支撑。
构建AI智能体：六十二、金融风控系统：基于信息熵和KL散度的异常交易检测
本文介绍了一种基于信息论的智能金融风控系统，通过KL散度、信息增益和熵等核心概念构建欺诈检测框架。系统首先生成模拟金融交易数据，区分正常与欺诈交易；然后计算各特征的数据熵和KL散度，量化分布差异；再训练随机森林模型进行预测，并创新性地结合概率和不确定性计算风险得分。实验表明，设备风险是最强欺诈指标，系统AUC达1.0，能有效识别典型欺诈模式（大额、深夜、高频交易）。该方法将抽象信息论转化为实用解决方案，在保持高性能的同时增强了模型可解释性，为智能风控提供了量化分析框架。
JDK自带调优五件套（Jstat/Jinfo/Jmap/Jhat/Jstack）深度解析+实战指南
本文深入解析JDK自带的5款JVM调优工具（Jstat、Jinfo、Jmap、Jhat、Jstack），帮助开发者高效定位线上系统性能问题。Jstat实时监控GC状态，Jinfo查看修改JVM参数，Jmap生成内存快照，Jhat分析堆内存泄漏，Jstack诊断线程死锁。通过企业级实战案例，展示工具协同使用流程，并给出缓存优化等解决方案。这些轻量级工具无需额外部署，是Java开发者必备的性能调优利器，能有效应对内存泄漏、CPU过载等常见问题。
构建AI智能体：六十、特征工程行业实践录：金融、电商、医疗的智能化转型
本文通过金融风控、电商推荐和医疗诊断三个行业案例，系统阐述了特征工程的实践价值与技术方法。在金融领域，通过构建稳定性评分等特征，将贷款审批坏账率从8.2%显著降低；电商行业通过实时兴趣向量等特征，使推荐点击率提升3倍；医疗领域则利用病变严重度评分等特征，将筛查效率提升5倍。研究揭示了特征工程作为连接业务需求与技术实现的关键桥梁，其核心在于将原始数据转化为机器可理解的业务语言。
PyCausalSim：基于模拟的因果发现的Python框架
PyCausalSim 是一个基于模拟的 Python 因果推断框架，用于从数据中挖掘和验证因果关系。它支持因果结构发现、反事实模拟、A/B测试分析、营销归因与Uplift建模，帮助识别真实驱动因素，超越相关性分析，为业务决策提供可靠因果证据。
