构建AI智能体：五十九、特征工程：数据预处理到特征创造的系统性方法
摘要：特征工程是将原始数据转化为机器学习模型可理解格式的关键步骤，类比于食材烹饪过程。其核心包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、特征转换（标准化、分箱）、特征创造和特征选择。通过员工离职预测案例，展示了如何通过单变量分析（满意度、工作时长分布）、多变量分析（满意度与绩效关系）和业务分析（部门薪资组合）构建有效特征。特征工程能提升模型性能（如使用简单模型获得好效果）、增强可解释性（明确风险因素）并减少数据需求。
2025年十款多因素认证（MFA）解决方案对比
选择合适的多因素认证（MFA）服务，对于保护企业抵御日益增长的网络威胁至关重要。目前市场上MFA解决方案种类繁多，如何为企业挑选最适配的产品成为一大难题。本文将通过对比主流服务商、梳理核心选择要素，助您轻松应对MFA选型的复杂挑战。
阿里云新发的AgentRun 有哪些“大招”，一文详解来了
函数计算 AgentRun 是一站式 Agentic AI 基础设施平台，基于 Serverless 架构，提供毫秒弹性、安全沙箱、模型工具治理、全链路可观测等能力，助力企业实现从原型到生产的平滑演进，让 AI Agent 真正落地生产。
