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导言 本文为数据仓库导论，旨在介绍数据仓库的基本理念和应用场景，帮助读者理解数据仓库的重要性及其在企业中的实际应用。 数据仓库作为重要的数据管理和分析工具，已经发展了30多年，其过程中生态和技术都发生

在这篇文章中，我们深入探讨了机器学习中的核心概念，如特征、离散数据与连续数据、分类与回归问题，以及过拟合与欠拟合等内容。通过结合实际案例，尤其是贷款申请的数据示例，帮助读者更好地理解这些概念的实际应用

在这篇文章中，我们探讨了“大模型”的概念及其与小模型的区别。大模型基于先进的神经网络算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer，通过处理海量数据和调整数十亿个参数来

这篇文章中，详细介绍了人工智能的基础概念和其发展历程。文章深入浅出地解释了人工智能（AI）和机器学习（ML）之间的区别，并探讨了神经网络与深度学习的基本原理及其应用场景。通过简单易懂的示例

本文详细探讨了智能湖仓的起源、关键特性和实际应用，揭示其如何在湖仓一体（Data Lakehouse）的基础上，通过集成AI、机器学习和自动化等功能，进一步提升数据管理和分析的效率。

本文详细探讨了从数据湖到湖仓一体的演进过程及其在现代数据管理中的重要性。湖仓一体由Databricks于2020年提出，旨在融合数据湖和数据仓库的优势，通过无缝集成，实现数据存储和管理的统一架构。

什么是数据湖？ 起源 数据湖的概念最早由Pentaho的创始人兼CTO詹姆斯·迪克森（James Dixon）于2010年10月在纽约Hadoop World大会上提出。

在上一篇从数据仓库到数据湖(上)：数据湖导论文章中，我们简单讲述了数据湖的起源、使用原因及其本质。本篇文章将着重介绍市面上热门的数据湖开源框架，并分享笔者对当前数据湖技术的理解和看

一、介绍 1、什么是可见性、原子性、有序性？ 可见性（visibility）：指一个线程对共享变量的修改能够被其他线程立即看到的特性。在多线程环境下，如果一个线程修改了一个共享变量的值，那么其他线程可