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更高效的数据处理解决方案：基于 MinIO 部署 Apache Doris 存算分离版本实践
现代数据处理在多维度面临严峻挑战，一方面，数据量的持续增长致使传统存储成本居高不下，非结构化数据所占比例日益攀升，进一步加重了存储负担，且数据质量问题推高了存储和清洗成本；另一方面，企业内部往往存在多套系统，数据难以集成，这对数据分析的成本和时效性也提出了更高的要求。Apache Doris 作为一款具备高性能的实时分析数据库，拥有湖仓一体的能力。当它与 MinIO 这样高性能且 S3 兼容的对象存储系统相结合时，能够构建出一个高效且具备低成本特性的数据分析系统。本文将介绍基于 Apache Doris 和 MinIO 的存算分离部署教程与使用实践。
多源 RAG 自动化处理：从 0 到 1 构建事件驱动的实时 RAG 应用
当企业想用大模型和内部非公开信息打造智能问答系统时，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）已成为必备技术。然而，在实际落地中，构建 RAG 应用的数据准备过程繁琐复杂且充满挑战，让很多企业和开发者望而却步。本文将介绍构建 RAG 的最佳实践：通过阿里云事件总线 EventBridge 提供的多源 RAG 处理方案，基于事件驱动架构为企业 AI 应用打造高效、可靠、自动化的数据管道，轻松解决 RAG 数据处理难题。
实战分享：如何用开源AI系统，将监控视频转化为门店“销量地图”
数据处理流程： 摄像头视频流 → 基于YOLO等模型的人物检测 → 对检测到的顾客进行Re-ID重识别与轨迹追踪 → 聚合所有轨迹数据生成热力图。
可视化结果： 无需询问，无需跟拍，系统能自动生成一张 “顾客注意力地图” 。图中红色的每一处深浅，都代表了顾客停留时长的密度。哪里是人群聚集的“热土”，哪里是被忽略的“死角”，一目了然。
员工网络行为管理中的哈希表：高效数据处理C++算法
本文探讨哈希表在员工网络行为管理中的应用，通过C++实现高效数据存储与查询。结合除留余数法与异或运算的哈希函数、链地址法解决冲突，并支持动态扩容，确保高并发下快速响应访问记录查询与禁用站点检测，提升企业信息安全与管理效率。（238字）
