Together AI是一个专注于AI加速的云计算平台，提供模型训练、微调、推理等服务，在性能、成本和模型多样性上具有优势，以下是对其官网信息的总结： 1. 平台概述：作为AI加速云平台，旨在助力用户快速、低成本且规模化地对AI模型进行训练、微调与推理。服务受到Mozilla、Zoom、Salesforce等超200家企业信赖。 2. 模型资源：整合200多种生成式AI模型，涵盖聊天、图像、代码等多领域。有开源推理模型DeepSeek R1，能与OpenAI同类模型媲美；提供多个免费体验端点，如DeepSeek R1 Distilled Llama 70B Free等；还有各公司开发的前...

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Parallels官网主要介绍了其在虚拟化、远程应用服务及Mac管理等方面的解决方案，核心内容如下： 1. 产品功能

- **Mac上运行Windows**：Parallels Desktop for Mac能让用户在任何Mac（包括Intel和Apple silicon芯片）上运行Windows系统，实现操作系统间的无缝集成。
- **灵活虚拟化与安全**：提供Citrix替代方案，可简化虚拟应用和桌面管理，支持本地部署、云部署及混合部署模式；保障SaaS和网页浏览安全，适用于远程访问SaaS和企业Web应用场景；提升开发者跨平台生产力，支持多平台访问，便于安全开发和隔离测试；增强Az...

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该网页为国家数据局相关网站，内容涵盖时政、数据工作动态、政策发布解读、各地进展等多方面，全面展现数据领域发展态势，具体如下：

1. 时政要闻：聚焦领导人重要活动与高层会议，如习近平出席民营企业座谈会讲话，释放支持民营经济发展信号；李强主持国务院常务会议及专题学习，关注服务贸易等工作；何立峰与美财长视频通话，促进国际经济交流。
2. 新闻发布：包含数据领域各类会议、政策发布及成果。高质量数据集建设启动，为数据应用打基础；国家数据局举办系列新闻发布会，解读数据价值化、基础设施建设等政策，推动产业发展。
3. 通知公告：发布数据局业务相关通知，像《全国数据资源统计调查制度》规范数据资源统计；物流数据开放互联试...

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LM Studio是一款可在本地设备上运行大语言模型（LLMs）的工具，其官网提供了丰富的产品信息，具体如下： 1. 核心功能

- **模型操作**：支持发现、下载和运行本地LLMs，可运行的架构包括Llama、Mistral、Phi等。能从Hugging Face🤗 仓库下载任何兼容的模型文件 ，并通过应用内聊天界面或OpenAI兼容的本地服务器使用模型。
- **多场景应用**：可在笔记本电脑上完全离线运行LLMs；支持与本地文档进行聊天（0.3版本新增功能）。

1. 使用示例：以C++文件系统实现为例，展示了如何与模型交互。系统提示设定为模拟优秀的C++工程师，先制定解决问题的计划...

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数据工程框架：数字时代的基石

在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为驱动企业发展、创新与决策的核心要素。从电商平台精准推送的商品推荐，到金融机构严密的风险评估，再到社交媒体对用户兴趣的深度洞察，数据的身影无处不在。而数据工程框架，作为连接原始数据与实际应用的桥梁，在这场数据驱动的变革中扮演着举足轻重的角色。

简单来说，数据工程框架是一套完整的体系结构和方法论，旨在高效地管理数据的全生命周期，包括数据的采集、存储、处理、分析以及向业务用户或其他系统的交付。它整合了一系列的技术工具、流程和最佳实践，确保数据能够以可靠、安全、可扩展的方式被转化为有价值的信息，进而为企业的战略决策提供坚实支撑。...

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数据工程架构概述

数据工程架构是支撑现代数据驱动应用的核心框架，旨在高效、可靠地管理数据的全生命周期（采集、存储、处理、分析和服务）。它为企业提供从原始数据到业务价值的转化能力，是数据科学、机器学习、商业智能（BI）等上层应用的基础。

1. 核心目标

• 数据可用性：确保数据可被正确、及时地访问。
• 可扩展性：支持海量数据的增长（如PB级数据）。
• 可靠性：保障数据一致性、容错性和灾备能力。
• 高效性：优化存储与计算的成本及性能。
• 安全性：通过权限控制、加密等手段保护数据隐私。

2. 典型分层架构

数据工程架构通常分为以下层次：

（1）数据采集层（Ingestion）

• 功能：从异构数据源...

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一、DAMA：数据管理的基石

在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已然成为企业发展的核心驱动力。想象一下，一家电商企业每天都会产生海量的交易数据、用户浏览数据、物流数据等。这些数据如同散落的珍珠，如果没有有效的管理，就无法发挥其应有的价值。通过精准分析用户浏览和购买数据，企业能精准把握用户偏好，从而有针对性地推送商品，大幅提高销售转化率；利用物流数据优化配送路线，降低成本，提升客户满意度。这就是有效数据管理带来的显著效益。

但数据管理并非易事，它面临着诸多复杂的挑战。数据来源广泛且格式多样，既有结构化的数据库数据，也有非结构化的文本、图像、视频数据；数据质量参差不齐，存在缺失值、错误值、重复...

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局部离群因子（Local Outlier Factor, LOF）

局部离群因子（LOF）是一种基于密度的异常检测算法，通过比较数据点与其邻居的局部密度差异来识别异常点。核心思想是：若某点的局部密度显著低于其邻居，则可能是异常点。以下是结构化解析：

核心概念

1. k-距离（k-Distance）：
   点 ( p ) 到其第 ( k ) 个最近邻的距离，用于定义该点的邻域范围。

2. 可达距离（Reachability Distance）：
   点 ( p ) 到点 ( o ) 的可达距离定义为：
   [ \text{reach-dist}(p, o) = \max\left...

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咕咕数据是一家专业的数据提供商，致力于为用户提供专业全面的数据接口以及商业数据分析服务，旨在让数据成为用户的生产原料。

1. API接口分类：涵盖多个领域，其中金融/基础类接口数量最多，有28个；文字/NLP类有13个；图像/转换类10个；新闻/资讯、条码工具、天气/空气质量类各4个；教育/高考类8个；商业/分析类13个；区域/坐标类5个；网站工具类7个；AI/模型类10个；短信/语音类2个。
2. 最近新增API接口：包括URL生成网站截图、儿童故事创作大师、诗歌创作AI大师、PDF转HTML、URL转静态HTML文件，每个接口都提供了查看详情的功能。

官网

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AI 数据分析：数字浪潮中的变革力量

在当今这个数字化的时代，数据正以前所未有的速度增长，已然成为驱动各行业发展的核心动力。国际数据公司（IDC）预测，到 2025 年，全球数据总量将激增至 175ZB ，这一数字大得超乎想象，若将这些数据存储在蓝光光盘中，叠起来的高度足以往返月球两次。如此庞大的数据量，犹如一座蕴藏着无尽财富的宝库，然而，传统的数据分析方法在这座宝库面前却显得力不从心。

传统数据分析依赖人工手动处理，不仅效率低下，而且容易出错。想象一下，在面对数百万条销售记录时，人工要逐一核对、计算和分析，不仅耗时费力，还可能因人为疏忽而导致分析结果出现偏差。同时，传统方法对于数据的处...

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