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大家好，我是 Dan、Hussain 和 Daniel……经过多年与在笔记本中有效但在生产环境中失败的数据管道斗争后，我们决定采取行动。我们创建了 xorq，以消除 SQL/pandas 不匹配、运行时调试、浪费的重复计算以及困扰传统 pandas 风格管道工作流的不可靠研究到生产的部署所带来的持续头痛。xorq 基于 Ibis 和 DataFusion 构建。 我们非常希望听到您的反馈和贡献。xorq 采用 [Apache 2.0 许可证](https://github.com/letsql/xorq/blob/main/LICENSE)，以鼓励开放协作。 <i>代码库</i>: [https://github.com/letsql/xorq](https://github.com/letsql/xorq) <i>文档</i>: [https://docs.xorq.dev](https://docs.xorq.dev) <i>路线图问题</i>: [https://github.com/letsql/xorq](https://github.com/letsql/xorq) 您可以通过 `pip install xorq` 开始使用。 或者，如果您使用 nix，您可以简单地运行 `nix run github:xorq-labs/xorq` 进入 IPython shell。 演示视频: [https://youtu.be/jUk8vrR6bCw](https://youtu.be/jUk8vrR6bCw) 接下来可以查看的一些小节： 1. <i>MCP 服务器 + Flight + XGBoost:</i> [https://docs.xorq.dev/vignettes/mcp_flight_server](https://docs.xorq.dev/vignettes/mcp_flight_server) 2. <i>1 个 DuckDB + 2 个写入器 + 1 个读取器:</i> [https://docs.xorq.dev/vignettes/duckdb_concurrent](https://docs.xorq.dev/vignettes/duckdb_concurrent) 3. <i>OpenAI UDF:</i> [https://docs.xorq.dev/tutorials/hn_data_prep](https://docs.xorq.dev/tutorials/hn_data_prep) 一些值得注意的功能： - 基于 Ibis 的多引擎表达式系统：轻松实现引擎间流式传输 - 使用 `.cache` 操作符缓存表达式 - 便携的 DataFusion 支持的 UDF 引擎，优先支持 pandas 数据框 - 将表达式序列化为 YAML 格式 - 通过组合 UDFs 轻松构建 Flight 端点 感谢您关注我们，我们随时乐意回答任何问题！

我们可以使用任何当前的语言模型服务公司，但让我们专注于Anthropic。<p>Anthropic是如何在内部使用Claude的？“自食其果”的过程是怎样的？

首例记录在案的威胁行为者与基于人工智能的蜜罐进行互动的案例。

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