数据发现与数据目录平台实践（2025）
数据发现与数据目录平台实践（2025）数据目录让数据资产可见可用。本文从模型、搜索与治理展开。一、模型与采集元数据模型：覆盖数据集、字段、任务与责任人。采集：在 ETL、流处理与查询层自动采集与更新。二、搜索与标签搜索：按名称、字段与标签与血缘进行检索。标签：统一标签体系与权限，支持业务域分类。三、
数据科学与AI
数据契约Data Contracts：生产与消费的责任边界
以数据契约明确生产与消费的责任边界，定义模式、SLA 与质量断言，降低回归与耦合。
数据接入工具对比：Airbyte与Kafka Connect
比较两大数据接入工具在生态、增量能力与部署模型上的差异，指导数据集成选型。
浏览器端敏感数据存储治理（IndexedDB/LocalStorage/加密与清理）最佳实践
通过浏览器端AES-GCM加密存储与TTL清理、最小化数据驻留，降低敏感信息泄露风险并提升可控性。
湖仓一体数据治理实践（2025）
湖仓一体数据治理实践（2025）湖仓一体结合数据湖的灵活性与数仓的治理能力。本文聚焦表格式选型、数据一致性与治理方法。一、表格式与兼容Iceberg/Delta Lake：提供表级元数据、快照与 ACID 语义。计算引擎：兼容 Spark、Flink、Trino 等主流生态。分区与索引：合理的分区策
省流信号：Save-Data 与降低资源开销的策略
"解释 Save-Data 请求头与数据节省偏好在浏览器与代理中的意义，给出在图片/脚本/动画上的降级策略与服务端适配方法。"
TensorRT-8.x特性综述
技术摘要TensorRT 8.x 通过图优化、算子融合与内核调度提升 GPU 推理效率；在 FP32 与混合精度路径中兼顾性能与精度，并在 CUDA 生态下优化主机-设备数据管线。对延迟敏感的在线推理场景，配合批次与并发策略，显著提升整体吞吐。技术参数图优化：层融合、内核合并、内存复用（数据来源：T
LLM 服务端流式传输与断点续传（SSE/WebSocket、分片与验证）
使用SSE或WebSocket提供LLM流式输出，并通过分片与游标实现断点续传与重试安全，给出服务端与客户端实现与验证方法。
RAG评估指标：Faithfulness与Answer Relevance
通过忠实度与答案相关性指标评估 RAG 系统质量，结合上下文覆盖与召回构建可运行的评测体系。
