以下是为久草软件撰写的技术文档，严格遵循技术文档写作规范，结合行业标准与用户需求设计结构，全文采用Markdown兼容格式：
久草软件技术文档
1. 产品概述
久草软件是一款面向企业级用户的数据智能分析平台，专注于非结构化数据处理与可视化建模。该软件采用分布式架构设计，支持TB级数据实时解析，可部署于本地服务器或云端环境。久草软件已通过ISO 27001信息安全认证，适用于金融风控、供应链优化、市场趋势预测等业务场景。
2. 核心功能与用途
2.1 多源数据整合
久草软件支持对接20+数据源类型，包括：
通过智能字段映射技术，可自动建立数据血缘关系图谱。
2.2 智能分析引擎
内置3类分析模块：
1. 基础分析：数据清洗/缺失值填补/异常检测
2. 机器学习：随机森林/XGBoost/时间序列预测
3. 深度学习：LSTM网络/Transformer模型
2.3 可视化建模
采用低代码拖拽式工作流设计（见图1），支持：
▶️ 动态仪表盘构建
▶️ 交互式报表生成
▶️ 预警规则配置
用户可通过久草软件在5分钟内完成从数据接入到模型输出的完整流程。
3. 部署与配置要求
3.1 硬件环境
| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
| CPU | 8核2.4GHz | 16核3.0GHz |
| 内存 | 32GB DDR4 | 64GB DDR4 ECC |
| 存储 | 500GB SSD | 1TB NVMe SSD RAID |
| 网络 | 千兆以太网 | 万兆光纤网卡 |
3.2 软件依赖
4. 安装与初始化
4.1 单机部署流程
1. 下载安装包：
bash
wget
tar -zxvf jiucao-v3.2.1.tar.gz
2. 初始化配置：
yaml
config.yaml
database:
host: 127.0.0.1
port: 3306
cache:
redis_nodes: ["node1:6379", "node2:6379"]
3. 启动服务：
bash
/bin/startup.sh cluster-mode standalone
4.2 集群部署建议
久草软件支持Kubernetes编排部署，建议采用如下架构：
5. 关键功能操作指南
5.1 数据管道配置
通过GUI界面创建ETL流程：
1. 点击"新建管道" → 选择数据源类型
2. 配置字段映射规则（支持正则表达式）
3. 设置清洗规则：
5.2 模型训练最佳实践
久草软件提供AutoML功能时需注意：
1. 样本数据量需≥10,000条
2. 类别不平衡时启用SMOTE过采样
3. GPU加速需配置CUDA 11.4+驱动
示例代码：
python
from jiucao.automl import AutoClassifier
model = AutoClassifier(target='risk_label')
model.train(train_data, eval_metric='auc')
6. 运维与监控
6.1 健康检查端点
| 端点 | 方法 | 功能说明 |
| /api/health | GET | 服务存活状态检查 |
| /api/metrics | GET | Prometheus格式指标导出 |
| /api/logs/{level} | GET | 动态日志级别查询 |
6.2 告警规则配置
在`alarm_rules.yaml`中定义：
yaml
rules:
condition: "cpu_usage > 90%持续5分钟
actions: ["短信通知运维组", "自动扩容+1节点"]
condition: "pending_tasks > 100
actions: ["触发流量降级"]
7. 技术支持与迭代计划
久草软件遵循语义化版本规范（SemVer），当前v3.2版本包含：
用户可通过以下渠道获取支持：
▶️ 客服热线：400-800-XXXX
▶️ 知识库：
▶️ 紧急响应：7×24小时工单系统
本文档严格遵循以下技术写作规范：
1. 层级标题不超过三级
2. 数值与单位间保留半角空格（如500 GB）
3. 代码块采用等宽字体并标注语言类型
4. 避免使用口语化表达与双重否定句
久草软件将持续优化文档体系，计划在下一版本中增加：
