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从"数据出库"到"模型入库":库内机器学习全流程实践

机器学习落地企业时序场景,模型本身往往不是最贵的部分,最贵的是数据搬运:数据从数据库导出到 Python 环境,做特征工程、训练成模型,再把模型部署成独立服务,预测结果最后还得写回数据库。一个流程四次搬运,每次都附带格式转换、管道维护和口径漂移的风险。DolphinDB 对这条链路的回答是把流程折叠进库内:特征工程复用库内的向量化计算与滑动窗口函数族;经典算法(回归、分类、聚类、降维)以内置函数形式存在,直接吃分布式数据源;深度模型训练可以留在 Python 生态,但通过 Tensor 数据形式与 LibTorch 插件,推理回到数据库内核完成;AI DataLoader 又反向打通了训练取数...

系统集成难?——是不是把集成目标搞错了

系统集成难,难了三十年。其实,集成技术早已成熟到过剩,部门墙的实际原因可能来自集成目标的不切实际,数据治理要做到科目一致也不是多难。真正的问题却是集成目标——"让全公司报表一致",而这是一个虚幻的、没有实际意义的目标。集成目标应当是基于全公司科目一致,方便跨系统、跨部门分析问题、持续改进、降本增效。这样的目标下,集成难度反而下降一个数量级。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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