将用户的自然语言查询（NL）转换为 SQL 查询可以显著降低访问关系数据库的障碍，并支持各种商业应用。随着大语言模型（LLMs）的出现，NL2SQL 的性能得到了极大提高。在这种情况下，评估当前文本转 SQL 的转换、确定从业者针对特定场景应采用的 NL2SQL 解决方案以及确定研究人员接下来应探索的研究主题至关重要。

学习链接： https://aicarrier.feishu.cn/wiki/O84LwkiBriUU0NkDwurcSufhnVb。

尝试体验了下，非常丝滑，在功能基本完善之后，还可以上传至自己的github仓库，实现版本管控，如果后续丰富功能，可以继续与它互动，生成的新版本，继续保存上传即可。最近学习Flink，为了快速掌握它，使用了Google AI Studio的build创建了一个APP，用于测试Flink的掌握程度。我的流程是这样的，使用Gemini 2.5 Pro帮我生成提示词。

Obsidian Skills是由Obsidian CEO开源的一个项目，旨在让AI（如Claude Code）学会操作Obsidian笔记软件。该项目通过提供"技能包"（MCP协议），使AI能够理解和生成符合Obsidian标准的文件格式，包括Markdown、.base文件和JSON Canvas。这解决了三个核心痛点：AI不懂Obsidian特有语法、复杂文件难以手动编写

OneData是数据整合及管理的方法体系和工具，在这一体系下，构建统一、规范、可共享的全域数据体系，避免数据的冗余和重复建设，规避数据烟囱和不执行，充分发挥阿里巴巴在大数据海量、多样性的独特优势。从计算频率角度：数仓分为离线数仓和实时数仓从数据加工链路角度：ODS\DWD\DWS\ADS元数据模型整合及应用： 数据源元数据、数据仓库元数据、数据链路元数据、工具类元数据、数据质量类元数据等 元数据应

本文摘要： 大数据性能优化主要从三个层面展开：数据源头、SQL语句和计算引擎。数据源头优化包括文件格式选择、数据压缩、分区和分桶策略。列式存储（如Parquet/ORC）比行式存储更高效，支持谓词下推和高效压缩技术（字典编码、RLE）。分区通过"分区裁剪"显著提升查询性能，但需避免过度分区导致的小文件问题。分桶可优化JOIN操作，通过预先哈希分桶避免Shuffle过程，实现&q

数据分析与应用根据大纲整理

Model Context Protocol（MCP）是Anthropic提出的一项开放标准协议，旨在重构AI系统与外部数据、工具之间的连接方式，通过统一接口解决传统大语言模型（LLM）在实时数据访问、领域特化和系统集成中所遇到的知识局限、集成碎片化等问题1。从技术原理、应用场景、安全风险与隐私保护以及未来发展趋势四个方面进行系统论述，并结合丰富的实践案例与可视化图表，详细阐述MCP的架构设计、工

将原始数据集进行筛选，分裂成子数据集（每次分几份，以什么条件分）对生成的子数据集不断分裂，直到停止（停止的条件是什么）利用最终生成的n份数据的共性来代表这个节点（如何用节点共性代表未来预测值？总结，决策树的生成说白了就是数据不断分裂的递归过程，每一次分裂，尽可能让类别一样的数据在树的一遍，当树的叶子节点的数据都是一类的时候，则停止分裂。基尼系数是国际上通用的、用来衡量一个国家或地区收入差距的常用指

在数据处理过程中，会碰到维度爆炸，维度灾难的情况，为了得到更精简更有价值的信息，我们需要进一步处理，用的方法就是降维。降维有两种方式：特征抽取、特征选择过滤式（打分机制）：过滤，指的是通过某个阈值进行过滤，比如经常会看到但可能并不会去用的，根据方差、信息增益、互信息、相关系数、卡方检验、F检验来选择特征。（什么是互信息？在某个特定类别出现频率高，但其他类别出现频率比较低的词条与该类的互信息比较大。