近年来，软件领域中台化与去中台化建设迅速发展。中台与前台通过标准协议实现能力开放与扩展，提高交付速度。本文探讨中台底层技术框架Matrix，分析前台包热部署设计、前中台隔离及业务身份设计原理，以提升技术理解与应用效率。

在无外网的Linux服务器上部署Ollama，需要先下载并上传安装包和模型文件。安装后创建服务并导入模型。One API可通过Docker部署，解决tiktoken依赖问题需下载并重命名文件。配置完成后，可在One API中添加Ollama渠道。

百度AI在2020年积极应对疫情，为复工复产提供支持，推动创新发展。百度AI在搜索、导航、会议翻译、无人质检设备和自动驾驶出租车等领域发挥作用。

阿里提出中台的初衷是好的，但实际落地效果有限。中台在业务与技术基础设施中间，重用度取决于团队、业务和组织阶段。以同行业复用可能更有效。

中台曾被视为企业数字化转型的关键，但近年来许多企业开始拆分中台。中台能解决项目重复开发、事务变化快、资源利用率低和系统稳定性等问题，但也存在界定模糊、安稳性与灵敏性冲突、交流妨碍和利益分配等问题。企业应根据自身情况选择是否需要中台，并根据市场需求不断调整和优化中台战略。

数据中台是一个具备多个功能模块的平台，包括基础平台、数据集成同步平台、数据开发平台、任务调度平台、数据治理平台、数据可视化平台、数据服务平台和用户管理平台。

本文介绍了企查查在数据中台建设中使用 TiDB 的经验和应用，通过迁移构建了基于 TiDB+ Flink 的实时数仓框架，充分利用了 TiDB 的分布式架构、MySQL 兼容性和周边工具等特性，实现了数据的在线化处理。文章还分享了企查查在使用 TiDB 过程中的一些好用特性和版本升级经验，包括 TiDB 开源社区的活跃和稳定性对决策的重要性。

本文讨论了四个被技术网红误导的趋势：AI作为辅助工具提高前端开发效率，大型语言模型与运维和AIOps无关，运维决策仍需人工参与，中台和低代码适应快速创新需求但不适用于所有企业，上云成本高需考虑应用是否具备云原生能力。作者提醒不要被过度渲染的言论所左右。

国家数据局发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》，强调数据安全的保障价值和内涵，将成为国家数据局未来三年推进数据要素工作的基本纲领。

本文介绍了京东科技在数据中台新门户基座中整合数据接入、数据开发和数据管理的全链路流程，以期让用户体验一站式数据开发与管理的便捷性。同时，基于 qiankun 微前端为基础，结合实际业务场景，通过权限菜单树和子项目关联来实现基座对子项目的调度。文章还介绍了基座子项目通信和路由调度的实现方式，并对 qiankun 功能扩展进行了讨论。此外，还介绍了分组、分步、动态预加载机制和跨子项目跳转的实现方式。最后，提供了两个图，对微前端实践进行了进一步的能力提升。

本文讨论了数据建模在数据工程中的重要性，以及数据建模的历史和数据日益复杂的情况。数据建模是创建组织数据结构化表示的过程，可以帮助理解数据中的关系、约束和模式，并为设计数据系统提供蓝图。数据建模的历史经历了不断的演变，从规范化到非规范化的方法。数据的复杂性和数据建模的重要性也被强调。关键概念如指标、归一化、渐变维度和实体关系图也被介绍和讨论。

动手点关注干货不迷路1. 背景Data Catalog 能够帮助大公司更好地梳理和管理自己的资产，是 Data-drvien 公司的重要平台。一个通用的 Data Catalog 平台通常包含元数据管理，搜索，血缘，标签，术语等功能。其中，搜索是 Data Catalog 的入口功能，承担着让用户“找到数”的主要能力。在字节跳动数据中台的 Data Catalog 系统中，每天有 70% 以上的用...