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宕机不是突然的，是你没提前看见 —— 聊聊 IT 事件预测，机器学习如何把事故掐死在摇篮里

数据湖不是湖，是江湖：Delta Lake / Iceberg / Hudi 到底该选谁？

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不是监控不行，是你观测得不够：聊聊新一代可观测性（Observability）的真相

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。

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一位认知心理学研究者分享15年科研中如何摆脱文献困扰：从每周耗12小时筛选论文，到借助AI工具将时间减至4小时。通过智能检索、批量分析、跨语言翻译等功能，高效追踪前沿、提升综述质量，并推动团队协作升级。工具助力，让科研回归思考本质。

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在进行文件夹内人脸识别与对比聚类时，遇到onnxruntime库报错，通常因版本不兼容或环境冲突导致。本文整理了五种解决方案：降级onnxruntime至1.14.1、重装库、区分GPU/CPU版本、安装Visual C++运行库、创建Python虚拟环境。通过版本匹配与环境隔离，有效解决DLL初始化失败等问题，提升项目稳定性。

别再把数据管道当“体力活”了：从单体任务到事件驱动的升级之路

自动化运维卷到最后，都卷成了“智能决策”？——从脚本到AIOps的进化史

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当 ChatBI 的准确率不断提升，其价值将从“效率工具”升级为“决策中枢”

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云时代的身份安全：别再靠“密码123456”扛风险了

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12月6日，2025 Elastic Meetup 阿里云联合Elastic与新智锦绣在西安举办。活动汇聚技术专家与开发者，围绕AI搜索、Elastic企业应用等议题分享实战经验，现场互动热烈，抽奖问答精彩纷呈，为西部技术社群带来一场兼具深度与温度的技术盛宴。

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一次爬虫事故揭示了JS页面采集的深层陷阱：页面加载完成≠数据就绪。因目标站渲染顺序变更，爬虫过早解析未填充的DOM，导致数据大量丢失。系统无报错却产出失效，监控失灵。团队通过比对真实浏览器行为，发现需等待关键元素加载，并重构了基于业务语义的检测与监控体系，实现从“机械搬运”到“智能感知”的转变。

一款基于Python+Tkinter开发的免费开源Excel处理工具，支持表格差异比对与错乱行整理，完整保留图片，兼容.xlsx和.csv格式。操作简单，支持自定义比对列、多线程处理，解决日常办公中数据比对、行合并及图片丢失等痛点，适用于各类Excel数据清理场景。（239字）

别让数据平台“盲开车”：可观测性三件套（指标、日志、追踪）到底怎么落地？

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2020 年论文提出的 RAG（检索增强生成），专治大模型 “幻觉、知识过时” 等落地痛点。它将 “检索外部知识” 与 “生成回答” 深度绑定，先精准抓取相关知识片段，再让模型基于证据生成内容。通过端到端联合训练，检索与生成协同优化，事实准确率显著提升，幻觉率大降。无需重训模型即可更新知识，还能追溯答案来源。如今成企业客服、医疗法律等领域刚需，推动大模型从 “通用” 走向 “可信实用”。这让我们做GEO优化就有了基础理论和方法。

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淘宝店铺商品API支持通过HTTP请求获取指定店铺的全部商品信息，涵盖基础资料、价格库存、销量评价及图片链接，适用于电商分析与竞品监控。需AppKey+AppSecret认证，支持分页与排序查询。

AI正重塑非标行业获客逻辑，GEO优化成关键。通过结构化内容、多源交叉验证与精准新闻源布局，低成本提升AI推荐概率，抢占客户决策入口，实现高效转化。

数据也要“打标签”：为什么数据版本控制这么重要？

量子来了，RSA要凉？聊聊后量子加密的未来与现实（含代码！）

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周有贵博士受邀参与生成式AI教育平台国家标准制定，依托其GEO与AI融合的实战经验，推动教育技术规范化。标准涵盖技术协同、开发度量与合规指引，为开发者提供清晰框架。GEO+AI在教育领域将从选配迈向标配，中小团队可降本增效，加速落地。2026年竞争将白热化，开发者需把握6个月窗口期，聚焦细分场景与合规能力建设，抢占生态先机。