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　　本文深入探讨了数据科学中分布识别的重要性及其实践方法。作为数据分析的基础环节，分布识别影响后续模型性能与分析可靠性。文章从直方图的可视化入手，介绍如何通过Python代码实现分布特征的初步观察，并系统化地讲解参数估计、统计检验及distfit库的应用。同时，针对离散数据、非参数方法和Bootstrap验证等专题展开讨论，强调业务逻辑与统计结果结合的重要性。最后指出，正确识别分布有助于异常检测、数据生成及预测分析等领域，为决策提供可靠依据。作者倡导在实践中平衡模型复杂度与实用性，重视对数据本质的理解。

　　本文深入探讨了Model Context Protocol (MCP) 在企业级环境中的部署与管理挑战，详细解析了五种主流MCP架构模式（直连远程、代理连接远程、直连本地、本地代理连接本地、混合模式）的优缺点及适用场景，并结合Nacos服务治理框架，提供了实用的企业级MCP部署指南。通过Nacos MCP Router，实现MCP服务的统一管理和智能路由，助力金融、互联网、制造等行业根据数据安全、性能需求和扩展性要求选择合适架构。文章还展望了MCP在企业落地的关键方向，包括中心化注册、软件供应链控制和安全访问等完整解决方案。

　　本文介绍了Spring AI框架如何帮助Java开发者轻松集成和使用大模型API。文章从Spring AI的初探开始，探讨了其核心能力及应用场景，包括手动与自动发起请求、流式响应实现打字机效果，以及兼容不同AI服务（如DeepSeek、通义千问）的方法。同时，还详细讲解了如何在生产环境中添加监控以优化性能和成本管理。通过Spring AI，开发者可以简化大模型调用流程，降低复杂度，为企业智能应用开发提供强大支持。最后，文章展望了Spring AI在未来AI时代的重要作用，鼓励开发者积极拥抱这一技术变革。