【机器学习算法篇】K-近邻算法
K近邻（KNN）是一种基于“物以类聚”思想的监督学习算法，通过计算样本间距离，选取最近K个邻居投票决定类别。支持多种距离度量，如欧式、曼哈顿、余弦相似度等，适用于分类与回归任务。结合Scikit-learn可高效实现，需合理选择K值并进行数据预处理，常用于鸢尾花分类等经典案例。（238字）
ADB AI指标分析在广告营销场景的方案及应用
ADB Analytic Agent助力广告营销智能化，融合异动与归因分析，支持自然语言输入、多源数据对接及场景模板化，实现从数据获取到洞察报告的自动化生成，提升分析效率与精度，推动数据驱动决策。
数据架构的基本概念和重要性
总的来说，数据架构是支撑现代企业运营的基石。一个经过精心设计和管理的数据架构能够为企业提供强大的数据支持，帮助企业在竞争激烈的市场中保持优势。随着数据量的不断增加和技术的不断发展，构建和维护一个高效、灵活且安全的数据架构将变得越来越重要。
Apache Doris 与 ClickHouse：运维与开源闭源对比
Doris 与 ClickHouse 各有优势，但在运维效率、集群自动化能力、故障恢复机制以及开源治理模型方面，Doris 展现出了更成熟、更开放、更面向云原生架构的产品能力。对于希望构建可控、弹性、高可用分析平台的团队而言，Doris 提供了一个更具确定性和长期价值的选择。而 ClickHouse 仍是极具性能优势的分析引擎，但其闭源方向的转变可能需要用户在技术与商业之间做出更谨慎的权衡。