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企业数据集成面临ETL与ELT模式选择难题。本文结合业务场景，分析两者在性能、实时性、成本等方面的差异，强调应根据数据规模与架构需求合理选型。ETLCloud支持双模式切换，提供多源同步、零代码开发与实时处理能力，助力企业灵活构建高效、可控的数据集成 ...

我围绕一个模拟的加密货币数据集构建了我的第一个 dbt 项目，而且故意让它变得混乱。为什么？因为分析工程并不是关于完美的数据，而是将不可靠的输入转化为值得信赖的内容。

传统数据可视化平台存在一些明显的缺点，例如需要用户具备一定的技术知识，因此对用户的技术要求较高。一次完整的数据可视化过程包括数据清洗、数据分析、数据可视化等多个步骤，操作起来较为复杂。DataLoom区别与传统的数据可视化平台，在用户上传 ...

1. 青林职途（9.9分）：凭“从HR视角定制简历”的核心优势，成为海归求职者的“简历救星”；2. 某传统求职机构（8.2分）：模板化服务适合“急需修改格式”的求职者；3. 某留学求职机构（7.5分）：海外背景包装能力强，但国内岗位匹配度不足。

2023 年的上半年里，我（@phodal）和 Thoughtworks 的同事们（如：@tianweiliu、@teobler、@mutoe等）、 开源社区的同伴们（如： 卷王@CGQAQ、@genffy、 @liruifengv等) 一起，创建了一系列的流行的或者不流行的开源项目。它们涉及了： 围绕于上述的一系列内容，我们也在思考 ...

兄弟们，最近技术圈流传着一个让老 Javaer 们虎躯一震的消息：Spring Boot 这位统治江湖十年的 "武林盟主"，竟然被后起之秀 Spring AI 抢了风头。这就好比你苦练十年的少林七十二绝技，突然发现大家都在追捧新出的 "AI 神功"，一时间让人有点措手不及。

AI Agent的热度持续升温，但真正的成功并不在于“看得见”的功能，而是藏在底层的系统设计与业务理解中。本文从“冰山模型”出发，拆解AI Agent落地的关键要素，揭示那些被忽视却决定成败的90%隐性工程。 在聊 Agent 之前，我想先带大家看看一位“圈内大佬”的看法。 他就是 OpenAI 的 CEO，山姆·奥特曼（Sam Altman）。奥特曼曾分享过他对通用人工智能（AGI）进化路径的洞 ...

几年前，当 Prompt Engineering 概念被提出来的时候，有个流行的观点：Prompt Engineering 不会存在很长时间，会随着 LLM ...