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7月上旬,受台风“美莎克”及西南季风共同影响,广西出现持续性强降雨,多条河流发生超警洪水,部分中小河流出现有实测资料以来最大洪水。
系统日志、接口返回结果、业务配置、历史问答数据等内容,通常以 JSON、JSONL 等半结构化格式存在。
从本地 Python 项目到实际业务调用,通常还需要处理模型文件管理、运行依赖检查、输入参数传递、脚本执行、结果解析以及操作系统适配等问题。
在评估数据中台或数据集成工具时,与其先研究复杂架构,不如直接选择一条真实数据链路进行验证。
遇到数据异常或表结构调整时,研发人员还可以通过查看任务配置、SQL 脚本和数据库表结构,人工还原数据之间的关系。
在企业数据平台建设过程中,数据接入、开发、调度、计算和服务能力往往更容易受到关注。但随着平台进入持续运行阶段,另一个问题会逐渐变得重要:平台是否能够被稳定、清晰...
在河渠引水管理场景中,取水口数据看似只是日常水情记录,实际却贯穿了水位流量采集、引水审核、公摊分配、逐日校核、月度结算、停水处理等多个业务环节。
本次版本围绕 API 模型接入能力重构、模型管理页面优化、API 鉴权方式扩展、系统页面标准化 等方向进行升级,重点增强外部模型服务的接入灵活性与平台管理体验,...
在企业级智能体应用建设过程中,Agent 的定位正在从简单的问答入口,逐步扩展到业务流程协同、数据查询、系统调用、知识库联动和工具执行等场景。
企业落地 AI 的过程中,模型能力本身已不是主要约束,真正的工程难点在于如何将 AI 能力以低耦合、可维护的方式嵌入既有业务系统。
在实际项目中,数据标准不统一、指标口径不一致、数据源类型支持不足,是数据中台从建设走向运营时反复遇到的障碍。
随着水利信息化进入深度应用阶段,水库运行管理系统逐步由“单点系统建设”向“体系化协同运行”演进。在这一过程中,普遍面临以下问题:
数据源越接越多,但真正被稳定消费的表却越来越少;业务口径在不同报表间反复“打架”;数据标准文档停留在入职第一周的培训材料里;j技术团队每天被“帮我查一下这个字段...
在数据中台的建设中,当一个平台需要走向更广泛的用户群体、支撑更多元的业务场景时,一些“软性”能力反而成为决定成败的关键:用户能否看懂、是否愿意用、团队能否高效维...
大模型技术在过去一年里迅猛发展,但企业真正落地时总会遇到一个尴尬的局面——通用大模型回答得再漂亮,一碰到企业内部数据和业务逻辑就不行了。
水利部在2026年全国水利工作会议上明确,“十五五”期间要系统谋划推进数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生工程建设。
在实际数据建设过程中,开发人员写 SQL 时需要查看数据源和表结构,调试时需要查看结果集和运行日志,发布前需要配置参数、调度和依赖关系。
2026年,中国企业数字化转型已全面进入深水区,数据中台早已不是“可选项”,而是企业构建核心竞争力的必选项。
继上周 qKnow 智能体构建平台获评 Gitee 年度最佳开源项目 后,千桐科技再次迎来开源领域的高光时刻。近日,千桐科技旗下两大开源项目旗下两大开源项目 q...
在数据建设的初期,数据的来源、加工和流向往往依赖开发人员的个人记忆或散落的线下文档。
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