JIRA效能指标统计与展示
当项目实现了全线上化管理后，我们固然可以通过筛选器读取JIRA数据，以excel的形式下载下来，再进行计算分析，并用excel图标展示效能指标结果。对于单独小项目而言是可以的，当项目很大，参与的人很多，或者组织内项目很多， 人工统计效能的效率太低了。我们可以通过更加高效的方式来统计效能指标。
1 设计SQL语句来读取JIRA数据，可是设计周期性读取
JIRA数据库及常用SQL
2 通过pyth
人工智能
Scissor：联合表型数据,Bulk-seq和scRNA(2)
前面一个帖子讲了scissor的原理以及paper中的一些应用实例。几天我们来测试这个工具。
========安装========
devtools::install_github('sunduanchen/Scissor')
devtools::install_github("jinworks/scAB")
注：因为我们还要用到scAB工具中的例子，所以顺便安装一下。
library(Sciss
GLM-4.7 & MiniMax M2.1 限免上线！工程级 Agent 模型正式接入 AI Ping
前言：从"能生成"到"能长期跑"的工程级大模型大模型产业落地阶段，工程交付稳定性与长时 Agent 运行效率成为核心衡量标准，GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 作为国产模型两条差异化成熟路线的代表，跳出单轮生成质量局限，聚焦真实场景长期稳定运行能力。AI Ping 平台整合多供应商资
【AI云原生】1、Function Calling：大模型幻觉破解与Agent底层架构全指南（附Go+Python实战代码）》
引言：大模型的"致命短板"与Function Calling的诞生当我们向大模型提问"2024年诺贝尔物理学奖得主是谁"时，它可能会自信地给出一个不存在的名字；当计算"12345×67890"时，它可能返回一个看似合理却错误的结果——这就是大模型的"幻觉"问题，也是制约其在专业领域应用的核心瓶颈。大模型为何会产生幻觉？根本原因有两点：一是训练数据的局限性，模型无法覆盖实时更新的信息（如最新奖项、
复现NC文章华夫图(方块图)-华丽展示实验样本构成
样本构成是实验的开端，也是后续分析的基础，所以样本信息在论文中需要详细展示，涉及到你实验的真实性和可重复性。一般样本构成可以使用AI做示例图，有些临床采样，可以使用柱状体的方式展示，我们之前讲过一种。最近在NC文章中看到用华夫图表示样本的构成，感觉效果很好，这里复现一下。原文图如下：
image.png
（Single cell analysis of cribriform pro
@Scheduled定时器原理（以及@RefreshScope 相互影响）
1.ScheduledAnnotationBeanPostProcessor
@EnableScheduling
@Import(SchedulingConfiguration.class)
注册了ScheduledAnnotationBeanPostProcessor
@RestController
@RefreshScope //动态感知修改后的值
public class
探索Maas平台与阿里 QWQ 技术：AI调参的魔法世界
摘要：本文介绍了蓝耘 Maas 平台在人工智能领域的表现及其核心优势，包括强大的模型支持、高效的资源调度和友好的操作界面。文章还探讨了蓝耘 Maas 平台与阿里 QWQ 技术的融合亮点及应用拓展实例，并提供了调参实战指南，最后对蓝耘 Maas 平台的未来发展进行了展望。1.蓝耘 Maas 平台初印象以下是关于“Maas”和“阿里 QWQ”的概
Cursor AI免费使用Pro功能的神器：cursor-free-vip项目详解
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什么是cursor-free-vip？cursor-free-vip是G
m6A相关研究到底还有什么新方向
The m6A-Related Long Noncoding RNA Signature Predicts Prognosis and Indicates Tumor Immune Infiltration in Ovarian Cancer
m6A相关的长非编码RNA特征可预测预后并显示卵巢癌的肿瘤免疫浸润情况
发表期刊：Cancers (Basel)
发表日期：2022 Aug 22
影响因
