标签：数据

2026-02-16andy阅读(284)评论(0)

在现代AI系统中，特征平台（Feature Platform, FP）是连接数据工程和模型服务的关键枢纽。它的任何中断，无论是数据丢失还是服务延迟，都会直接影响到实时预测的准确性和用户体验。因此，实现高可用性（HA）和容错机制（FT）是特征...

2026-02-15andy阅读(292)评论(0)

如何使用TFX Data Validation (TFDV)确保AI训练管道的数据质量和一致性 在MLOps实践中，模型性能的衰退往往不是因为模型算法本身，而是因为数据质量或分布发生变化（数据漂移或模式偏差）。“脏数据”进入训练管道是致命的...

2026-02-13andy阅读(347)评论(0)

在个人站长的数据保护策略中，无论是选择将数据推送到异地云盘（如Google Drive, OneDrive），还是通过脚本从主服务器拉取数据到另一台机器，目标都是实现异地冗余备份。然而，对于大多数预算有限的站长而言，使用 Rclone 配合...

2026-02-10andy阅读(489)评论(0)

在医疗健康领域，AI模型的部署面临比通用AI更严格的挑战，主要是围绕《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）、《通用数据保护条例》（GDPR）等合规性要求。核心在于：如何确保病人数据的隐私性（Privacy），同时维护诊断模型结果的可审计性...

2026-02-04andy阅读(559)评论(0)

在现代的AI基础设施中，模型训练和部署是一个高度迭代的过程。如果无法精确地追溯“哪个模型使用了哪份数据”以及“该数据在哪个时间点经过了哪个预处理脚本”，那么当模型表现下降时，排查问题将变得异常困难。实现数据和模型日志的完整可追溯性（Data...

2026-01-31andy阅读(417)评论(0)

在训练大规模深度学习模型（特别是LLMs）时，单块GPU的计算能力和内存往往无法满足需求。分布式训练是解决这一问题的核心手段。面试中，区分数据并行（DP）、模型并行（MP/TP）和流水线并行（PP）及其切分依据，是考察候选人分布式系统理解能...

2026-01-30andy阅读(310)评论(0)

作为处理大规模日志或时序数据的核心技术，Elasticsearch集群的存储成本和查询性能是需要持续优化的矛盾点。分层存储架构（Hot-Warm-Cold/Frozen）是解决这一问题的标准方案，它允许我们将最新、访问频率高的数据存储在高性...

2026-01-22andy阅读(292)评论(0)

概述：AI训练数据中的“被遗忘权”挑战 GDPR（通用数据保护条例）赋予了用户“被遗忘权”（Right to be Forgotten, RtBF），要求企业在用户请求时永久删除其个人数据。在传统的数据库系统中，这相对简单。然而，在AI基础...

2025-12-25andy阅读(343)评论(0)

在智能制造和工业物联网（IIoT）环境中，传感器数据的完整性至关重要。恶意行为者，无论是内部还是外部，都可能通过注入伪造数据来操纵生产决策、引发设备故障或破坏产品质量。由于传统网络安全手段难以深入到数据有效载荷的语义层面，我们需要一种专注于...

2025-12-21andy阅读(692)评论(0)

1. 背景：表格结构化数据攻击的挑战 传统的对抗攻击研究主要集中在图像和自然语言处理领域。然而，在金融风控、医疗诊断和商业决策等场景中，表格结构化数据上的AI模型扮演着核心角色。针对这类数据的攻击更具挑战性，因为： 特征约束（Feature...