产品经理即学即用的ETL数据清洗工具
ETL是数据仓库里最重要的数据处理过程，也是最体现工作量的环节，一般会占到整个数据仓库项目工作量的一半以上。
● 抽取：从数据源获取数据。
● 转换：转换数据，使之转变为适用于查询和分析的形式和结构。
● 装载：将转换后的数据导入到最终的目标数据仓库。
数据仓库的本质就是要把来自于多个异构的源系统的数据集成在一起，放置于一个集中的位置用于数据分析。如果没有ETL，就无法对异构的数据进行结构化的分析
人工智能
【AI 学习】深度解析Transformer核心：注意力机制的原理、实现与应用
文章目录
一、引言：注意力机制——Transformer的“灵魂”
1.1 背景：从RNN到Transformer的范式跃迁
1.2 本文核心内容框架
二、注意力机制基础：概念与发展历程
2.1 注意力机制的核心定义
2.2 注意力机制的发展历程
2.2.1 早期注意力机制：从机器翻译到图像识别
2.2.2 Tra
AI赋能原则10解读思考：当人人都能从 AI 获益，人类整体将跨入新的生产力时代
目录一、为什么必须进入“政府 2.0”？——治理的时空尺度被 AI 改写了二、AI 的真正价值不是“替代人”，而是“扩大每个人的能力边界”三、不是监管技术，而是设计“公共智能系统”（一）让每个人都能“用得起”“用得好” AI：建设国家级 AI 基础设施1. 提供普惠可及的 AI 公共服务2. 推动教育体系全面融入
2025年12月01日全球AI前沿动态
摘要AI领域技术与产业动态密集，DeepSeek推出V3.2系列模型，推理能力比肩GPT-5且长文本处理成本减半，Math-V2成首个开源IMO金牌数学模型；中美欧大模型持续迭代，多模态、智能体技术突破显著；美国49家AI初创单轮融资超亿美元，资本聚焦基础设施与垂直行业；AI应用向3D
基于模型上下文协议（MCP）的可插拔式临床AI工具链Clinical DS研究（中）
4.2 Clinical Server 的实现细节
Clinical Server的完整代码已在附录中给出，此处我们对其关键部分进行深入解析。# clinical_mcp_server.py (核心部分详解)
# --- 2. 定义数据模型（Pydantic），用于强类型约束 ---
class Evidence(BaseModel):
source_id: str = Field(.
医疗大模型LoRA微调实战：我用40行代码让AI学会看病
目录🎯 摘要一、技术原理：为什么LoRA是医疗AI的救命稻草？1.1 架构设计理念：别动基座，只加"外挂"1.2 核心算法实现：矩阵拆解的魔法1.3 性能特性分析：数据不说谎二、实战部分：手把手教你训一个医学问答助手2.1 完整可运行代码示例2.2 分步骤实现指南&#x
初识Langchain之AI语言大模型
目录1. 什么叫模型2. 什么是大语言模型2.1 神经网络2.2 自监督学习2.3 半监督学习2.4 语言模型3. 大语言模型的能力1. 什么叫模型
今天我们来聊一聊什么叫做模型。
模型是⼀个从数据中学习规律的“数学函数”或“程序”。旨在处理和⽣成信息的算法，通常模仿⼈类的认知功能。通过从⼤型数据集中学习模式和洞察，这些模型可以进⾏预测、⽣成⽂本、图像或其他输出
AI的提示词专栏：ChatGPT-4 与 GPT-3.5 Prompt 差异分析
AI的提示词专栏：ChatGPT-4 与 GPT-3.5 Prompt 差异分析
本文围绕 ChatGPT-4 与 GPT-3.5 的 Prompt 差异展开分析，指出二者定位不同是差异根源 ——GPT-3.5 主打高效轻量化，ChatGPT-4 聚焦复杂任务深度处理。核心差异体现在上下文理解（ChatGPT-4 窗口更长、关联更准&
【AI 学习】深入解析卷积神经网络（CNN）：理论、实现与应用
文章目录
一、引言
1.1 卷积神经网络的发展背景
1.2 本文核心内容与结构
二、卷积神经网络（CNN）基础理论
2.1 CNN的核心设计理念
2.1.1 局部感受野（Local Receptive Field）
2.1.2 参数共享（Parameter Sharing）
2.1.3
AI的提示词专栏：Gemini Pro Prompt 的最佳实践
AI的提示词专栏：Claude-2 Prompt 编写细节
本文围绕 Gemini Pro 模型的 Prompt 设计展开，先介绍其多模态输入支持、动态上下文窗口等核心特性，对比其与 ChatGPT-4、Claude-2 在 Prompt 设计上的差异；接着阐述 “模态标识 + 核心指令 + 参数约束 + 示例
