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dbt-core软件适配GaussDB开源开发介绍及其心得体会
本文介绍开源dbt-gaussdbdws的实现及其Demo部署和开发心得，希望能让其他开发者有参考
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作者小头像 chenyunliang 2024-12-18 00:22:30
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2024-12-18 00:22:30
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AI如何改变量化基金：从“人算”到“机算”的真实变化
十年前，量化基金在很多人眼里还是个挺神秘的词。一群写代码的人，对着电脑跑模型，用数学公式决定买卖，听起来比传统基金经理“看盘选股”要冷静得多。这几年，AI的加入让这件事又往前走了一步。不是突然冒出一种全新玩法，而是把原来量化基金已经在做的事情——用数据找规律、用模型做决策——做得更快、更广、也更复杂了。今天我们就用大白话，聊聊AI到底给量化基金带来了哪些实实在在的变化。 一、量化基金本来就在...
金融专区
作者小头像 chenyunliang 2026-09-24 11:13:08
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MCP：给AI装上“通用插座”的那套协议
如果你用过智能手机，一定知道USB-C接口有多方便——不管是充电、传文件还是接显示器，一根线就能搞定。以前每种设备有自己的接口，换个设备就得换线，既麻烦又容易乱。AI领域这几年也遇到了类似的问题。大模型本身很聪明，但要真正帮人干活，还得能读本地文件、查数据库、调用日历、发消息、操作各种工具。可过去每接一个新工具，开发者就得重新写一套对接代码。模型换一家，对接方式又可能不一样。结果就是集成成本...
TCP/IP
作者小头像 chenyunliang 2026-09-22 09:37:24
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量化基金：用模型和规则做投资的那一类人
很多人第一次听说“量化基金”，反应往往是：“就是用电脑炒股的吧？”这个理解不算错，但也不够准确。量化基金确实高度依赖计算机和数学模型，但它不是简单的“程序自动下单”，而是一套相对完整的投资体系——用数据找规律、用模型做决策、用规则控制风险。和传统主观基金相比，它少了一些“基金经理凭感觉选股票”的成分，多了一些“事先定好规则，然后严格执行”的味道。 一、量化基金到底在做什么先把概念说清楚。传统...
金融专区
作者小头像 chenyunliang 2026-09-21 10:35:03
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数据治理：让数据真正“听话”的那套规矩
公司里最常见的一幕大概是这样的：业务部门要做一个分析，问数据团队要数。数据团队说“表在这边，字段你自己找”。业务人员打开一看，同名的字段有好几个，口径还不一样，有的还是去年留下的脏数据。来回沟通好几轮，好不容易出了结果，老板一看又问：“这个数跟财务对得上吗？”于是又一轮对账开始。这种尴尬，说到底不是技术不行，而是数据本身没人管、没规矩。数据治理要解决的，就是这件事——让数据从“散落在各处的原...
等保合规
作者小头像 chenyunliang 2026-09-20 09:56:46
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机器开始“读”市场：AI正在改写量化基金的故事
十年前，如果你走进一家量化基金的办公室，看到的可能是一群盯着屏幕的程序员，代码一行行往下滚，偶尔有人喊一句“回测过了，上线试试”。现在再走进去，画面可能不太一样。有人在跟系统对话：“帮我把上周情绪因子和成交量异动的交叉结果拉出来，再看看回撤控制得怎么样。”另一边，几个智能体正在自动生成策略草稿、互相挑刺、跑回测。人还在，但角色悄悄变了。量化基金本来就靠模型和数据吃饭。AI的到来，不是突然发明...
作者小头像 chenyunliang 2026-09-19 10:48:36
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从“等报表”到“随口问”：AI问数正在悄悄改变我们用数据的方式
你有没有过这样的经历？开会前十分钟，老板突然问：“上周华东区哪个城市的客单价掉得最厉害？”你打开电脑，点开几个系统，翻报表、筛数据、对口径，忙了半天，终于把数字整理出来。可等你汇报完，老板又追问一句：“那跟去年同期比呢？主要是哪些产品拖的后腿？”于是，你又得重新来一遍。这种“等数据、要数据、对数据”的日常，在很多公司里已经持续了十几年。数据明明就在库里，却总是隔着一层厚厚的“技术墙”。这几年...
SQL
作者小头像 chenyunliang 2026-09-18 09:23:41
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AI Agent 正在往哪里走
这两年，“智能体”这个词突然变得很常见。以前大家聊的是聊天机器人会不会回答问题，现在更多人开始问：它能不能自己查资料、调工具、改文件、跑流程，把一件事真正做完？从“能说”到“能做”，中间差的不只是模型能力，还有一整套关于规划、记忆、工具和可靠性的工程问题。AI Agent 并不是一个全新的发明。早年的自动化脚本、工作流引擎、RPA，本质上都在尝试让机器按步骤执行任务。大模型带来的变化是，步骤...
作者小头像 chenyunliang 2026-09-16 16:45:55
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低代码的下一步：它正在变成什么样
低代码已经不再是新鲜词。几年前它还多出现在厂商发布会和咨询报告里，如今在不少企业的内部系统、流程工具甚至对外产品里，都能看到它的影子。有人用它快速搭审批流，有人用它做数据看板，也有人把它当成业务人员和开发之间的协作层。热度过后，真正值得问的是：低代码接下来会往哪里走？它解决了什么，又留下了什么新问题？这篇文章想用尽量平常的话，梳理低代码这些年的变化，以及眼下比较清晰的几条趋势。 先简单回顾它...
嵌入式
作者小头像 chenyunliang 2026-09-15 10:30:56
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深度学习分布式训练：当一张卡不够用的时候
训练深度学习模型，早期很多人是在单张显卡上完成的。数据不算太大，模型也不算太深，跑一晚上往往就有结果。后来模型越来越大，数据越来越多，一张卡的显存和算力很快成为瓶颈。有人换更贵的卡，有人开始把任务拆到多张卡、多台机器上。这就是分布式训练要解决的问题：怎么让多份计算资源一起干活，又尽量少地互相拖后腿。这篇文章用比较直白的方式，聊聊分布式训练在做什么、常见怎么拆、以及实际用起来会遇到什么。 为什...
分布式 机器学习 深度学习
作者小头像 chenyunliang 2026-09-14 09:27:25
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