wuzhun 是一套面向多源数据的轻量化校准框架。它通过自适应阈值与上下文特征提取，解决数据“失准、漂移、异常”等问题。核心算法在不依赖大量标注样本的前提下，实现快速分布对齐。
适用于物联网传感器校准、金融时序清洗、推荐系统特征工程等场景。内置可视化诊断模块，让数据质量可解释、可追踪。
流式数据接入，延迟低于5ms，支持动态概念漂移适应。
从数据接入到校准输出，wuzhun 提供完整链路支持
基于统计分布与密度估计，自动识别缺失、重复及极端值，无需人工阈值。
文本、数值、时序特征统一嵌入，消除量纲与语义差异，实现跨模态校准。
监控数据分布变化，提前触发重校准策略，保障模型长期稳定。
自动生成校准日志与质量评分，定位异常特征，辅助人工审计。
RESTful 接口，单次请求即可完成校准，适配微服务与边缘设备。
支持差分隐私与联邦校准，数据不出本地，安全合规。
是的。我们提供可视化控制台与一键校准脚本，业务人员也能快速上手。同时支持 API 模式供开发深度集成。
基于无参数贝叶斯方法，小样本（≥50条）即可启动校准。在公开数据集上对比，异常召回率平均 0.94，误报率低于 0.03。
完全支持。内置 Kafka / MQTT 连接器，端到端延迟控制在毫秒级，适用于高频交易、IoT 实时校准。
提供 Docker 镜像、Python SDK 以及 SaaS 云版。私有化部署仅需单台 4C8G 服务器，支持离线使用。
传统方法依赖固定阈值或正态假设，wuzhun 采用自适应核密度估计 + 对抗验证，自动识别分布变化，对非高斯数据更鲁棒。
支持本地化部署，所有校准过程在内存中完成，不落盘。同时提供数据脱敏接口，满足 GDPR 及个人信息保护法要求。