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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...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：
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）。
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。...
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。
数据工程架构通常分为以下层次：
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...
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：
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。
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...
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...
AI数据分析：驱动智能时代的决策革命
引言：数据洪流中的智能进化
步入21世纪，数据已然成为与石油相媲美的战略资源。国际数据公司（IDC）预测，到2025年，全球数据总量将激增至175 ZB（1 ZB = 1万亿GB）。然而，令人惊讶的是，其中被有效分析的数据竟不足2%。传统的数据分析方法，由于效率低下，且高度依赖人工经验，在面对海量、复杂且异构的数据时，愈发显得力不从心。
AI数据分析（AI-Driven Data Analytics）适时登场，借助机器学习、深度学习等前沿技术，为数据赋予了“自我学习”的能力，能够从过往的历史规律中精准洞察未来趋势。以Netflix为例，它运用AI深入...