Spark Structured Streaming凭借批流统一的生态、低延迟的处理能力、丰富的机器学习支持，成为金融实时反欺诈系统的“核心引擎”。实时反欺诈的业务挑战与技术需求；Spark Structured Streaming的核心优势；实时特征工程、规则引擎、模型预测的代码实现；性能优化与实际问题的解决方案；未来的进化方向（在线学习、图计算、大模型）。在金融欺诈日益复杂的今天，实时反欺诈系

Script允许你在查询、聚合时执行自定义逻辑（比如自定义排序、计算字段）。ES支持painless脚本（安全、高性能）。示例"sort": ["source": "doc['price'].value * doc['sales'].value" // 自定义计算},注意：Script的性能比内置函数差，尽量少用——如果能提前计算字段（比如在写入时计算“price×sales”并存为字段），优先提

当我们谈论（智能体AI）时，我们讨论的是一种能的下一代AI系统——它能像人类一样"思考-行动-观察"循环：比如客服Agent会先回忆用户历史对话，再调用订单系统查询，最后整理结果回答；代码助手Agent会分析问题，调用文档检索工具，甚至运行代码调试，再给出解决方案。但Agentic AI的强大，也带来了对提示工程架构师而言，——本文将给出7个的资源管理技巧，帮你实现Agentic AI的可持续发展

数学课上，小明盯着几何题挠头——他没听懂勾股定理的应用题，但老师要照顾全班进度，没时间停下来再讲一遍；英语课上，小红不敢举手发言——她口语发音不准，但全班齐读时，她的小错误根本没人注意；晚自习时，小刚翻着错题本叹气——他错题太多，但不知道该从哪道题开始补。传统教育的矛盾：每个学生的学习节奏、风格、薄弱点都不一样，但师资和时间有限，无法做到"一人一案"。Agentic AI是个性化学习的"身体"，用

现在的AI就像"超级工具人"：帮医生看CT片、帮司机认交通标志、帮银行审贷款申请。但你有没有想过——**如果这个"工具人"被"骗"了怎么办？给肺癌CT图加一点肉眼看不见的噪点，AI就把"恶性肿瘤"判成"良性"；给停车标志贴个小贴纸，自动驾驶的AI就看成"限速60"；有人偷偷往AI的训练数据里混了100条假的"优质客户"数据，AI就会给骗子批大额贷款。这些不是科幻小说，是真实发生过的AI安全事件。A

大数据推荐系统的算法优化是一个多维度、持续迭代的过程，需结合理论框架、工程实践与伦理考量。从协同过滤到深度学习，从离线到实时，推荐系统的核心始终是提升用户体验。未来，随着大模型、因果推断等技术的发展，推荐系统将更加智能、透明、负责任，成为连接用户与信息的“智能桥梁”。参考资料。

什么是Agentic AI？它和普通AI有啥区别？提示工程对Agentic AI来说，为什么是“灵魂”？作为架构师，如何在“不能乱做事”的规范下，让AI更会“自己做事”？范围覆盖：核心概念解析、数学模型、代码实战、应用场景，以及创新方向与挑战。故事引入：用订旅行的例子，对比普通AI和Agentic AI的区别；核心概念：用“秘书比喻”讲清楚Agentic AI、提示工程、架构师的角色；原理模型：用

本文旨在帮助前端开发者通过定制Chrome浏览器主题和开发环境，创建一个更加高效、舒适的工作空间。我们将覆盖从基础设置到高级定制的全过程。想象你是一位画家，每天要在画室里工作8小时。如果画室的灯光刺眼、调色板杂乱、画笔摆放无序，你的创作效率肯定会受到影响。同样，作为前端开发者，Chrome浏览器就是我们的"数字画室"，一个精心定制的工作环境能显著提升我们的开发效率和舒适度。核心概念一：Chrome

当React应用从“小工具”成长为“大型系统”（如电商平台、企业级后台），路由配置可能从几十行膨胀到几百行，甚至出现“所有路由挤在一个文件”“组件加载慢”“权限控制混乱”等问题。本文聚焦**React Router v6+**的路由拆分策略，覆盖模块划分、动态加载、权限控制、性能优化等核心场景，帮助开发者构建更健壮的大型应用架构。用“图书馆找书”的故事引出路由拆分的必要性；拆解路由拆分的三大核心策

的核心作用与语法规则不同中心点设置对旋转动画的具体影响实战案例（如加载环、卡片翻转）的中心点调试技巧常见问题的排查与解决方案本文将从“生活中的旋转”切入，用“折纸”类比解释的作用；接着拆解核心概念（transform、旋转动画）；通过数学模型和代码案例演示不同中心点的效果；最后结合实战场景（加载环、卡片翻转）教您灵活设置中心点。CSS Houdini 允许开发者通过 JavaScript 扩展 C