2025年数据库性能压测工具对比：重点测试方案与工具选型指南
文章围绕2025年数据库性能压测工具展开，阐述其是保障系统性能核心环节。介绍主流方案有开源、SaaS化平台和私有化部署，各有适用场景。指出选型要关注指标、并发模型和业务架构适配性。还分析行业背景、压测挑战、解决方案类型及优劣势，给出选型关键考量，解答常见问题。
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。
高并发系统卡顿排查：全链路压测平台对比与瓶颈定位指南
文章聚焦高并发系统卡顿排查，指出全链路压测是定位性能瓶颈主流方案。介绍主流全链路压测平台分SaaS化与私有化两类，阐述其特点、适用场景及优劣势。还说明全链路压测核心技术链路、瓶颈定位关键，给出企业落地最佳实践与常见问题解答，助力企业解决高并发难题。
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。
