前端数据可视化：原理、工具与实践
本文深入探讨前端数据可视化的核心原理、常用工具和实践方法。从数据处理、图表类型选择到交互设计和性能优化，详细介绍如何利用 D3.js、ECharts、AntV 等主流库构建美观、高效、富有洞察力的数据可视化应用，旨在帮助开发者提升数据表达能力和用户体验。
数据科学与AI
LangChain 代理与工具编排多步计划实践（2025）
LangChain 代理与工具编排多步计划实践（2025）一、接口与安全工具接口：以 JSON Schema 定义参数与返回。最小权限：限制可调用能力与速率与超时。二、计划与执行多步计划：拆分任务为子目标与序列化步骤。观察与反思：在每步记录观察并调整策略。三、观测与审计日志与回放：保留输入/输出与调
前端可视化：数据图表与交互式界面设计
介绍前端可视化技术，包括数据图表库（如 ECharts, D3.js）、交互式界面设计原则，以及如何通过可视化提升用户体验和数据洞察力。
RAG 混合检索与知识增强生成实践
"系统化阐述 RAG 混合检索机制的设计原理与实现模式，从向量检索到知识图谱融合，提供完整的知识增强生成解决方案，包含多模态检索、实时更新、质量评估等核心要素，构建企业级智能知识系统。"
数据湖格式对比：Iceberg/Delta/Hudi与演进策略
对比三种主流数据湖表格式的事务/元数据与更新能力，制定演进策略以支撑批流一体与服务化查询。
CUDA Toolkit-12.6特性综述
技术摘要CUDA Toolkit 12.6 引入编译器与库优化，提升 GPU 执行效率；在核函数调度与内存管理上降低 延迟 并提高 吞吐；整体 能效比 优于前版本，适合推理与训练场景。技术参数版本：CUDA Toolkit 12.6；驱动与 GPU 架构支持列表 数据来源: NVIDIA Rele
LangChain与LlamaIndex：检索与工具编排对比
比较两大常用框架在检索链路与工具编排上的抽象与生态，指导项目选型与落地。
MLOps 模型监控与漂移检测（2025）
MLOps 模型监控与漂移检测（2025）模型上线后需要持续观测与校正，防止性能劣化与风险。一、指标与采样指标：准确率、召回率与业务指标联合评估。采样：对在线数据进行代表性采样以支持评估。二、漂移检测分布漂移：监控输入与特征分布变化，预警异常。概念漂移：识别标签与场景变化导致的性能下降。三、反馈与再
NIST PQC 标准化里程碑：FIPS 203/204/205 与 ML‑KEM/ML‑DSA
概述 NIST 发布的三项后量子密码标准（FIPS 203/204/205），说明 ML‑KEM/ML‑DSA/SLH‑DSA 的由来与差异，并给出工程替换建议。
Prisma Accelerate 与 Data Proxy 实战指南
引言在无服务器与高并发场景下，数据库连接管理与查询性能是关键。Prisma Accelerate/Data Proxy 提供连接代理与性能优化能力，降低冷启动与连接爆炸问题。核心能力（已验证）Accelerate：面向查询加速与连接代理的托管能力，提供基于错误代码的排查指南与运行建议。来源：Pris
