摘要： 寫在前面 最近看到阿里云RDS DuckDB發布，手頭有一個TB級別的業務庫，會定期導入到CK中進行OLAP類分析，用于查看數據的整體趨勢，在使用時，當前有下面的通點： 需要維護DTS由MySQL到ClickHouse的鏈路 異構數據庫的數據同步存在較多限制 CK與MySQL屬于異構數據庫，分析的語 閱讀全文

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摘要： 隨著云原生技術和AI能力的不斷成熟，如何將傳統數據庫、無服務器計算和人工智能有機結合，構建現代化的數據分析平臺，并借助阿里云提供的基礎組件構建應用。本文基于微軟經典的WorldWideImports示例數據庫，設計并實現了一個智能銷售分析平臺的技術原型，并使用通義AI在數據洞察和內容生成方面的智能化 閱讀全文

摘要： 在電影片場，一個優秀的導演是如何工作的？ 他會跟攝影指導說：“我希望這個鏡頭能傳達出主角內心的孤獨和絕望感，我們用冷色調，構圖要空曠一些。” （這是頂層意圖和藝術方向） 然后，攝影指導會把這個抽象的“意圖”翻譯成具體的執行方案，告訴燈光師：“我們需要一個頂光，用低色溫的光源，把周圍環境的亮度降下來， 閱讀全文

摘要： 本文是對 OpenAI 近期發布的《A Practical Guide to Building Agents》的讀后感與總結 Agent火爆的背景 大型語言模型（LLM）處理復雜、多步驟任務的能力日益增強 。特別是，在推理 (reasoning)、多模態 和 工具使用方面的進步，催生了一類新的、由L 閱讀全文

摘要： 在LLM應用的快速發展中，一個核心挑戰始終存在：如何讓模型獲取最新、最準確的外部知識并有效利用工具？ 背景其實很簡單：大模型（LLM）再強，也總有不知道的東西，怎么辦？讓它“查資料”“調工具”成了近兩年最熱的技術方向。從最早的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）， 閱讀全文

摘要： 簡介 模型上下文協議（Model Context Protocol，簡稱MCP）是一種創新的開放標準協議，旨在解決大語言模型（LLM）與外部數據和工具之間的連接問題。它為AI應用提供了一種統一、標準化的方式來訪問和處理實時數據，使模型不再局限于訓練時獲得的靜態知識。 MCP由Anthropic首次提 閱讀全文

摘要： 最近在做一些代碼重構，涉及到Python中部分代碼重構后，單元測試實現較為麻煩甚至難以實現的場景，其中一個主要的原因是構造函數過于復雜。 因此，本篇文章借此總結一下我們應該需要什么樣的構造函數。本篇文章涉及的概念不僅限于Python。 構造函數是什么 構造函數用于創建對象時觸發，如果不自定義構造函數 閱讀全文

摘要： 簡介 物理備份遷移是將SQL Server數據庫遷移至阿里云RDS的推薦方法。此方案能夠確保數據完整性，同時顯著降低遷移過程中的風險及停機時間。相較于邏輯導出導入或第三方工具等其他遷移方式，物理備份還原方法具有更高的效率和可靠性，特別適用于大型數據庫或包含特殊對象的數據庫遷移場景。 該遷移策略的核心 閱讀全文

摘要： 之前寫過兩篇關于軟件工程中對象命名的文章：開發中對象命名的一點思考與對象命名怎么上手？從現實世界，但感覺還是沒有說透， 在軟件工程中，如果問我什么最重要，我的答案是對象命名。良好的命名能夠反映系統的本質，使代碼更具可讀性和可維護性。本文通過具體例子，探討為何應該以對象本質而非功能來命名，以及不當命名 閱讀全文