伴随着数字科技、通信、人工智能的发展，很多企业组织都已经意识到，数据已经慢慢演变成为企业的资产，冠以数据是企业的“信息货币”、“生命之血”，甚至“新的石油”。企业不仅依托数据开展业务，也从数据中分析和挖掘出更多的价值。但从数据中获取价值并非凭空产生，而是需要有愿景、目标、规划、协作、落地等来保障，当然也需要企业的管理和领导力，此篇则作为总览篇章专门来讲述构建企业数据的愿景、目标与规划。

教你一招之如何利用Modal获取免费的GLM-5.1模型

背景  今天在spark-shell临时性导出300万数数据生成csv文件的时候，其中我启动spark-shell的语句如下；# 用yarn模式运行spark，client模式提交任务，运行在etl队列，分配4个executors 每个1核 2G内存spark-shell --master yarn --deploy-mode client --executor-memory 2G --execu

  上篇博客Linux(CentOS-7)下安装MySQL-5.7.30 讲了如何安装MySQL，今天总结下MySQL如何建库，新建用户，和赋权等操作，我这里连接MySQL使用的工具是DBeaver；新建数据库  新建名为hive的mysql数据库,使用DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci为字符的编码集，因为坑少，能识别字段内① 和1

爷`Karpathy`的理念，零代码构建个人AI知识库，总体来说该套理念就是让`Harness`去读取资料，然后整理归档并做好索引（书籍目录），方便下次需要的时候直接找知识点，而且通过`schema.md`作为`Harness`的工作手册约束规范，让`Harness`不要越界，同时如果遇到不太懂的知识点，可以按需维护新的知识到知识库`wiki/`下，并更新索引（目录）`index.md`。

爷`Karpathy`的理念，零代码构建个人AI知识库，总体来说该套理念就是让`Harness`去读取资料，然后整理归档并做好索引（书籍目录），方便下次需要的时候直接找知识点，而且通过`schema.md`作为`Harness`的工作手册约束规范，让`Harness`不要越界，同时如果遇到不太懂的知识点，可以按需维护新的知识到知识库`wiki/`下，并更新索引（目录）`index.md`。

AI技术快速发展，以Claude Code为代表的编程助手正在改变开发模式。文章介绍了Harness与LLM的关系：LLM如赤兔马提供基础能力，Harness如马鞍增强功能。目前主流模型如GLM-5、MiniMax M2.5等已具备长上下文、递归推理等能力，而Harness则负责任务分解、状态持久化等。Claude Code通过"agentic loop"机制，能自动规划、执行

当在Linux环境下使用vim提示： vim command not found时，说明系统还没有安装vim。安装步骤：1.检查是否已安装查看一下你本机已经存在的包，确认一下你的VIM是否已经安装，输入：rpm -qa|grep vim如果已安装，会显示：[root@localhost usr]# rpm -qa|grep vimvim-minimal-7.4.629-6.el7....

为什么要学习Linux1. 工作需要，从事IT工作或多或少都要设计Linux；2. 迟早老子会有钱，要买一台苹果Mac坐在星巴克追剧，那你会发现，Mac的命令行模式竟然和Linux惊人的相识，我每次用到Mac命令行操作都是直接网上直接copy的，不知道啥意思，这是我一个做设计的朋友跟我吐槽的，嘿嘿，就怕哪天你copy了个`rm -rf *`3.每次看美国大片，发现那些电脑高手都在一个黑框框里啪啦啪

智能体的概率性特征打破了传统QA的确定性模式，其评估需要从"以模型为中心"转向"以系统为中心"。文章提出四大评估基石：目标达成率（有效性）、运营成本（效率）、可靠性（鲁棒性）和可信度（安全对齐）。