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掌握数据工程的艺术以支持价值数十亿美元的技术生态系统

数据作为创新货币占据着至高无上的地位，而且它是很有价值的。在多元化的技术世界中，掌握数据工程艺术对于支持价值数十亿美元的技术生态系统至关重要。这种复杂的技术涉及创建和维护能够以高可靠性和高效率处理大量信息的数据基础设施。

常见问题 955 2024-09-25 16:29:37
开源：个人和职业成长的途径

开源可以超越慈善事业：它是指数级学习的门户，扩展您的专业网络，并将您的软件工程职业推向新的水平。在本文中，我将解释为什么为开源项目做出贡献

常见问题 1117 2024-09-25 16:29:43
未来说话：超低延迟的实时人工智能语音代理

语音模式已迅速成为对话式人工智能的旗舰功能，让用户感到轻松并允许他们以最自然的方式（通过语音）进行交互。 OpenAI不断开拓创新，推出实时AI语音代理

常见问题 519 2024-09-24 16:41:31
机器学习和人工智能如何改变移动应用程序中的医疗诊断

医疗保健长期以来一直是一个数据密集型领域，如今，人工智能和机器学习的集成正在开辟新的领域，特别是在诊断领域。作为开发人员，我们处于这一转型的最前沿，构建移动应用程序来帮助患者和医疗保健专业人员更快地做出更好的决策。从提高诊断准确性到加快早期疾病检测，人工智能驱动的移动应用程序正在成为现代医疗保健中不可或缺的工具。

常见问题 679 2024-09-24 16:46:01
穿越监管迷宫：简化数据合规性

在监管环境日益复杂的时代，IT 专业人员在管理数据合规性方面面临着前所未有的挑战。各个行业的法规不断变化，需要采用主动且复杂的数据管理方法。

常见问题 829 2024-09-23 15:25:02
云2.0计算新时代：走向无服务器！

无服务器计算是云技术中变化最快的领域之一，通常被称为 Cloud 2.0 的下一次重大革命。在每个组织的数字化转型之旅中，无服务器正在成为关键推动者，让公司摆脱基础设施管理业务并专注于核心应用程序开发。

常见问题 486 2024-09-23 15:25:04
混淆与加密：如何以正确的方式保护您的 .NET 代码

在开发 .NET 应用程序时，主要关心的问题之一是保护您的代码免遭未经授权的访问、知识产权盗窃和逆向工程。这可以通过实施数据和代码保护技术来保护应用程序来实现。有两种主要技术用于保护 .NET 代码：混淆和加密。

常见问题 468 2024-09-18 15:55:14
人工智能驱动搜索的算法进步：优化查询处理以提高精度和速度

在当今数据驱动的世界中，高效、准确的信息检索至关重要。各行业非结构化数据的快速增长对传统搜索算法提出了重大挑战。人工智能通过引入优化搜索结果的精度和速度的复杂技术，彻底改变了查询处理和数据检索。本文深入探讨人工智能驱动的搜索背后的算法，以及它们如何增强查询处理，从而实现智能、相关且可扩展的搜索体验。

常见问题 665 2024-09-18 15:50:04
使用功能标志转变持续交付

持续交付是一种实践和方法，可帮助您更快地构建和部署软件，以便随时将其发布到生产系统。它有助于缩短各种开发和运营流程的生命周期时间。有效应用持续集成 (CI) 和持续部署 (CD) 的概念有助于实现持续交付原则的好处，还可以实现更快的软件发布。

常见问题 2071 2024-09-18 14:27:48
REST 和 HTTP 语义

Roy Fielding 创建了 REST 作为他的博士论文。

常见问题 1002 2024-09-18 14:27:45
人工智能安全差距：保护生成式人工智能时代的系统

生成式人工智能 (GenAI) 和大型语言模型 (LLM) 的快速采用正在以前所未有的速度改变行业。近 90% 的组织正在积极实施或探索 LLM 用例，渴望利用这些革命性技术的力量。然而，这种热情与令人担忧的安全准备不足并存。 Lakera 最近的一份 GenAI 就绪报告显示，只有约 5% 的组织对其 GenAI 安全框架充满信心。

常见问题 564 2024-09-18 14:27:43
利用 VICTORY 框架引领成功的敏捷转型

敏捷转型可能很艰难。它们很混乱、耗时，而且往往无法兑现最初让每个人都兴奋的承诺。这就是为什么将敏捷转型作为全面的组织变革而不仅仅是我们开发团队工作方式的转变如此重要。

常见问题 667 2024-09-18 14:27:37
现代数据基础设施原理

过去几十年来互联网的发展无可否认地影响了我们社会的运作方式。从促进全球化到让社交媒体和消费者应用程序等新技术可供地球上的几乎每个人使用，网络已经渗透到我们日常生活的方方面面。然而，这种普遍性伴随着管理大量数据的需求不断增长，这需要越来越好的数据基础设施。

常见问题 1209 2024-09-18 14:27:34
Apache Astro 和 Airflow 的比较

有效的工作流程编排是在现代软件开发环境中围绕复杂的面向流程的活动创建自动化的关键。考虑到数据工程和数据科学，Astro 和 Apache Airflow 名列前茅

常见问题 766 2024-09-18 14:27:31
混淆矩阵与 ROC 曲线：何时使用哪个进行模型评估

必须在机器学习和数据科学中评估模型性能，才能提出可靠、准确且高效的模型来进行任何类型的预测。一些常用的工具是混淆矩阵和 ROC 曲线。两者都有不同的目的，准确了解何时使用它们对于稳健模型评估至关重要。在本博客中，我们将详细介绍这两种工具，对它们进行比较，并最终提供有关何时在模型评估中使用这两种工具的指导。

常见问题 321 2024-09-18 14:27:29