数据因业务开展而产生，后续数据收集汇总后，数据需要用来分析和使用，进而形成分析服务，用于支持企业的战略决策和价值挖掘，用于商业决策，而分析数据需要不同类型数据的融合关联，以及提供数据挖掘的分析基础设施环境，否则数据就还是以原始数据方式存放，没有合适的信息和工具供数据科学家或用户便捷使用，因此提出了数据湖仓，他综合了数据仓库的数据结构和数据管理特性，同时借鉴了数据湖的低成本存储和支持多种类型数据的组

随着全球各行业的数据治理、数字化转型智能化辅助的引入发展，机器学习（包括深度学习）在逐步深入到各行各业，所以，有必要对机器学习的常见术语，经典算法及应用场景进行一次总结，其实机器学习兴起目的是为了解决人类的各种各样的分类回归问题，通过人类智能化的设计，实现机器的自动化或智能化，而且机器主要学习人类解决问题的归纳和综合逻辑方法，但目前还无法实现演绎逻辑。特别是一些数据量密集，准确性要求快捷及时的场景

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MS SQL Server2017无法按照python和R环境的问题解决办法。

目前比较有名的机器学习算法库主要有OpenCV和Scikit-learn（简称Sklearn），二者都支持各种机器学习算法，主要有监督学习、无监督学习、数据降维等，OpenCV的所有机器学习相关函数都在OpenCV ML里面描述，OpenCV对图像处理方面有比较大的优势，后续在单独说明，Sklearn是目前机器学习领域最完整、同时也是最具影响力的算法库，基于Numpy, Scipy和matplot

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Manus的确是一个可以进行任务分解的自动化解决方案，将其他AI需要多次繁杂的迭代对话做了较大的改进，相当于用户抛出一个问题或者关注的主题/任务，剩余工作让Manus自己找素材、找资料、找工具，进行汇总润色测试和验证，最后为用户提供的最终成果，目前测试的中间步骤用户是无法介入的，或者通过用户在提需求时利用约束进行引导，同时，目前只能支持网页和python execute等方式，其他方式还不支持，后

OSDU解决方案，其核心是将数据和应用分离。使各家公司专注不同业务，降低独立设计开发平台的带来的建设成本，形成关键参考公共组件，加速上游数字化转型。

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