- 引言人工智能（AI）应用的落地，需要完整的软硬件生态支撑。从底层的芯片、操作系统，到中间的数据库、计算框架，再到上层的 AI 平台和应用，每个环节都需要紧密配合。TDengine 作为国产时序 database，在 AI 生态建设中扮演着重要的角色。本文将深入分析 TDengine 的 AI 生态兼容性，展示其从芯片到云端的全栈适配能力。一、国产芯片适配1.1 ARM 架构TDengine ... 引言人工智能（AI）应用的落地，需要完整的软硬件生态支撑。从底层的芯片、操作系统，到中间的数据库、计算框架，再到上层的 AI 平台和应用，每个环节都需要紧密配合。TDengine 作为国产时序 database，在 AI 生态建设中扮演着重要的角色。本文将深入分析 TDengine 的 AI 生态兼容性，展示其从芯片到云端的全栈适配能力。一、国产芯片适配1.1 ARM 架构TDengine ...
- 摘要：本文从 AI Agent 日志观测切入，讨论 JSON 分析为什么重要：Agent Trace、Tool Call、RAG 检索结果、Prompt 和 Reasoning 具有嵌套结构与动态 Schema，既不能简单拍平，也不适合只当 String 存储。因此，如何保留 JSON 灵活性的同时，获得列式存储的查询性能，成为 Agent Observability 的关键问题。如果想进一... 摘要：本文从 AI Agent 日志观测切入，讨论 JSON 分析为什么重要：Agent Trace、Tool Call、RAG 检索结果、Prompt 和 Reasoning 具有嵌套结构与动态 Schema，既不能简单拍平，也不适合只当 String 存储。因此，如何保留 JSON 灵活性的同时，获得列式存储的查询性能，成为 Agent Observability 的关键问题。如果想进一...
- OCO-3 Level 2 spatially ordered geolocated retrievals screened using the A-band Preprocessor, Retrospective Processing V10r (OCO3_L2_ABand) at GES DISC简介版本 10r 是该数据集的当前版本。旧版本将不再可用，并被版本 10r 取代。轨道... OCO-3 Level 2 spatially ordered geolocated retrievals screened using the A-band Preprocessor, Retrospective Processing V10r (OCO3_L2_ABand) at GES DISC简介版本 10r 是该数据集的当前版本。旧版本将不再可用，并被版本 10r 取代。轨道...
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- 摘要：随着数据不断演进，尤其在 AI Agent、LLMOps 与可观测性系统快速发展的背景下，宽 JSON 的字段膨胀带来巨大的性能挑战。Apache Doris 4.1 通过 Doc Mode 与 Segment V3 实现了高效的存储与查询优化，使系统在写入吞吐、查询性能与资源开销之间保持良好平衡，其综合性价比优于 Clickhouse、PostgreSQL 等业界典型方案。随着业务持... 摘要：随着数据不断演进，尤其在 AI Agent、LLMOps 与可观测性系统快速发展的背景下，宽 JSON 的字段膨胀带来巨大的性能挑战。Apache Doris 4.1 通过 Doc Mode 与 Segment V3 实现了高效的存储与查询优化，使系统在写入吞吐、查询性能与资源开销之间保持良好平衡，其综合性价比优于 Clickhouse、PostgreSQL 等业界典型方案。随着业务持...
- OCO-2 Level 2 bias-corrected XCO2 and other select fields from the full-physics retrieval aggregated as daily files, Retrospective processing V10r (OCO2_L2_Lite_FP) at GES DISC简介版本 10r 是当前数据集版本。旧版... OCO-2 Level 2 bias-corrected XCO2 and other select fields from the full-physics retrieval aggregated as daily files, Retrospective processing V10r (OCO2_L2_Lite_FP) at GES DISC简介版本 10r 是当前数据集版本。旧版...
- 随着大语言模型（LLM）的普及，检索增强生成（RAG）技术成为解决大模型知识时效性、准确性问题的核心方案，通过引入外部知识库，为模型提供实时、可控的上下文，从而提升回答的准确性与可解释性。然而，在实际落地过程中，RAG 的效果不仅取决于模型能力，更强地依赖底层数据系统的支撑能力。传统数据库或单一向量数据库，往往难以同时满足向量检索、关键词过滤、结构化分析以及高并发查询等多维需求，导致系统复杂... 随着大语言模型（LLM）的普及，检索增强生成（RAG）技术成为解决大模型知识时效性、准确性问题的核心方案，通过引入外部知识库，为模型提供实时、可控的上下文，从而提升回答的准确性与可解释性。然而，在实际落地过程中，RAG 的效果不仅取决于模型能力，更强地依赖底层数据系统的支撑能力。传统数据库或单一向量数据库，往往难以同时满足向量检索、关键词过滤、结构化分析以及高并发查询等多维需求，导致系统复杂...
- 本文将深入探讨国内动态IP的利用与优势，分析指数级IP购买平台的特点以及如何有效使用住宅IP测试工具。通过对这些资源的综合应用，用户将能够提升网络访问效率，保证数据安全，实现更灵活的网络环境，为各类互联网项目提供强有力的支持。 本文将深入探讨国内动态IP的利用与优势，分析指数级IP购买平台的特点以及如何有效使用住宅IP测试工具。通过对这些资源的综合应用，用户将能够提升网络访问效率，保证数据安全，实现更灵活的网络环境，为各类互联网项目提供强有力的支持。
- MindSpore 推荐系统实战推荐系统是现代互联网应用的核心技术之一，从电商平台的商品推荐到视频平台的个性化内容推送，推荐算法无处不在。本文将深入讲解如何使用 MindSpore 构建一个完整的推荐系统，涵盖协同过滤、矩阵分解、深度学习推荐模型等核心技术。 一、推荐系统概述 1.1 推荐系统的价值推荐系统的核心目标是解决信息过载问题，帮助用户从海量内容中发现感兴趣的物品。一个优秀的推荐系... MindSpore 推荐系统实战推荐系统是现代互联网应用的核心技术之一，从电商平台的商品推荐到视频平台的个性化内容推送，推荐算法无处不在。本文将深入讲解如何使用 MindSpore 构建一个完整的推荐系统，涵盖协同过滤、矩阵分解、深度学习推荐模型等核心技术。 一、推荐系统概述 1.1 推荐系统的价值推荐系统的核心目标是解决信息过载问题，帮助用户从海量内容中发现感兴趣的物品。一个优秀的推荐系...
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- AI 时代，数据库已成为智能 Agent、RAG 系统、大模型应用和 AI 可观测平台 的基础设施。它不仅要能存结构化数据，更要能承载长上下文、向量、全文、Trace、事件流等新型数据。不仅要能分析，更要能实时检索、混合召回、在线服务和系统治理。如果说 Apache Doris 4.0 开始顺应这一趋势，那么 Apache Doris 4.1，则是真正面向这一趋势完成了系统性演进。这是一个面... AI 时代，数据库已成为智能 Agent、RAG 系统、大模型应用和 AI 可观测平台 的基础设施。它不仅要能存结构化数据，更要能承载长上下文、向量、全文、Trace、事件流等新型数据。不仅要能分析，更要能实时检索、混合召回、在线服务和系统治理。如果说 Apache Doris 4.0 开始顺应这一趋势，那么 Apache Doris 4.1，则是真正面向这一趋势完成了系统性演进。这是一个面...
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