2025 FinOps 状况报告解读
要任务，取代了工作负载优化。企业对 FinOps 的需求从单纯的技术优化转向更广泛的 IT 成本管理，强调自动化和工具投资。此外，FinOps 正与 ITFM、ITAM 和 TBM 深度融合，但 ESG 整合进展缓慢。AI 投资方面，金融行业更倾向于私有云和数据中心，而大多数企业则优先选择公有云。总体而言，FinOps 已成为企业 IT 成本管理的核心，未来将更加注重成本透明化和业务价值量化。
体育数据系统是怎么开发的
体育数据系统开发涵盖需求分析、数据采集、存储、处理与展示等环节。首先明确目标和用户群体，规划功能；接着设计数据采集方式和接口，确保实时数据获取。随后选择合适的数据库和技术进行数据存储与管理，并进行数据清洗、分析及挖掘。通过可视化工具和友好的用户界面展示数据，确保易于理解。最后，系统需经过部署、优化、测试并上线运行，保证稳定性和高性能。
撞墙还是新起点？自回归模型在图像领域展现出Scaling潜力
在人工智能生成内容（AIGC）领域，文本和图像生成是研究重点。文本生成常用自回归语言模型，而图像生成依赖扩散模型。随着大型语言模型的成功，研究人员开始探索自回归模型在图像生成中的应用。通过对比VQGAN和BAE标记器、评估自回归与掩码语言模型的表现，并优化词汇表设计和采样策略，提出了ELM模型，在ImageNet上取得优异表现。未来可进一步优化训练目标和结合其他建模方法。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.16257
文本、图像、点云任意模态输入，AI能够一键生成高质量CAD模型了
《CAD-MLLM: Unifying Multimodality-Conditioned CAD Generation With MLLM》提出了一种新型系统CAD-MLLM，能够根据文本、图像、点云或其组合生成高质量的CAD模型。该系统基于大型语言模型（LLM），通过多模态数据对齐和渐进式训练策略，实现了高效的CAD模型生成。作者创建了首个包含文本、图像、点云和命令序列的多模态数据集Omni-CAD，包含约450K个实例。实验表明，CAD-MLLM在多个任务上表现出色，特别是在点云条件生成任务中显著优于现有方法。未来工作将聚焦于提升计算效率、增加数据多样性及探索新模态。
Pandas高级数据处理：数据可视化进阶
Pandas是数据分析的强大工具，能高效处理数据并与Matplotlib、Seaborn等库集成，实现数据可视化。本文介绍Pandas在绘制基础图表（如折线图）和进阶图表（如分组柱状图、热力图）时的常见问题及解决方案，涵盖数据准备、报错处理、图表优化等内容，并通过代码案例详细解释，帮助读者掌握数据可视化的技巧。
Python与机器学习：使用Scikit-learn进行数据建模
本文介绍如何使用Python和Scikit-learn进行机器学习数据建模。首先，通过鸢尾花数据集演示数据准备、可视化和预处理步骤。接着，构建并评估K近邻（KNN）模型，展示超参数调优方法。最后，比较KNN、随机森林和支持向量机（SVM）等模型的性能，帮助读者掌握基础的机器学习建模技巧，并展望未来结合深度学习框架的发展方向。
基于 DIFY 的自动化数据分析实战
本文介绍如何使用DIFY搭建数据分析自动化流程，实现从输入需求到查询数据库、LLM分析再到可视化输出的全流程。基于经典的employees数据集和DIFY云端环境，通过LLM-SQL解析、SQL执行、LLM数据分析及ECharts可视化等模块，高效完成数据分析任务。此方案适用于人力资源分析、薪酬管理等数据密集型业务，显著提升效率并降低成本。