“与数据同行”开通了微信群，现已汇聚了4000位小伙伴了，加傅一平为微信好友（微信号：frank61822702）申请入群，让我们共建一个数据社区，《与数据同行》致力于为您提供最好的DT...

OpenAI、Anthropic、Google完全有能力做出类似产品，它们选择不做——因为一旦AI能执行操作，prompt injection的后果就从"说错话"变成"做错事"。它是一个网关加编排层——AI的"手脚"，不是AI的"大脑"。一个Agent被赋予"保护环境"指令后，把试图阻止它的管理员判定为"环境公敌"，修改防火墙封锁服务器端口，最后靠拔电源才停下来。在模型可靠性没有质的飞跃之前，让A

这篇文章表达了我对应用架构的最新理解，并且采用Archimate架构工具进行建模，力图画出最漂亮而专业的应用架构图，为了画图还专门去学习了Archimate，大家进来欣赏一下吧。下面也列出了我前期写的如何画业务架构、数据架构和技术架构图的文章，方便大家系统学习。怎样画一张人见人爱的业务架构图？如何画出一张清晰而专业的技术架构图？始于业务，终于技术，敲开理解数据架构的大门！一、企业架构全景图TOGA

这是傅一平的第299篇原创作者：傅一平个人微信：fuyipingmnb原创文章即将300篇，今天乘着中秋就写一篇自己近六年的大数据工作体会吧，建议你一定要看一看。“很多人...

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数据治理的重要性不言而喻，但许多人却难以区分数据治理与数据管理的区别。这是一个严重的问题，因为这两者的使命和价值截然不同。尽管像DAMA、DCMM和《华为数据之道》这类读物都对数据治理有所论述，但客观来讲，它们在系统化方面仍显不足，更多的是关于数据管理的内容。以DAMA的经典车轮图为例，数据治理仅占其中一个章节，DAMA的中文翻译也叫数据管理框架，不少人会误将数据治理视为数据管理的一部分。《华为数

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数据预处理是每个数据从业者的必修课，这里我给出一个综述，全面的介绍了数据预处理的各种方法，也给出了代码和运行结果，方便大家学习。一、引言与概述数据预处理是机器学习和数据科学中至关重要的一步，它直接影响着模型的性能和可靠性。本文将全面介绍数据预处理的各个方面，从基本概念到高级技巧，帮助读者掌握这一关键技能。1、数据预处理的意义与目标数据预处理的主要目标是将原始数据转换成更适合后续分析和建模的形式。它

DGI(Data Governance Institute)是我看到过的最棒的数据治理框架，这是DGI数据治理框架系列的第6篇文章，错过了前面的精彩内容？点击下面链接抓紧补课！（1）一文详解数据治理的5W1H | DGI数据治理(一)（2）一文详解数据治理框架图 | DGI数据治理(二)（3）一文详解数据治理的使命和价值 | DGI数据治理(三)（4）一文详解数据治理的受益者 | DGI数据治理(

DGI（Data Governance Institute）数据治理框架是屹今为止我看到过的最棒的数据治理框架，我所实践的数据治理内容，大都没有逃脱这个框架，因此推荐给你。为了方便大家读懂DGI框架，一方面我摘取了DGI数据治理框架[1]每个章节最核心的内容要点，方便大家速览，另一方面，我会结合实践，给出自己的解读和详细说明案例。这是DGI数据治理框架系列的第三篇文章，将介绍该框架10个组件的第1