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
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
先为不可胜——中小企业生存之道38
第五章 第4节 胜任特征模型
企业选人和用人需要科学的标准，也就是常说的职务说明书或者叫岗位描述。岗位胜任特征模型就是主要解决企业中不同岗位需要明确的岗位关键胜任力素质标准量化的问题，解决实践中我们遇到的什么素质类型的人能够在这个岗位上产生高绩效的问题。
胜任特征指能将某一工作(或组织、文化)中有卓越成就者与表现平平者区分开来的个人的潜在特征，它可以是动机、特质、自
2025时序数据库选型，以IoTDB为主从架构基因到AI赋能来解析
> 💡 原创经验总结，禁止AI洗稿！转载需授权> 声明：本文所有观点均基于多个领域的真实项目落地经验总结，数据说话，拒绝空谈！目录引言：你的数据库，能应对时序数据的“四重考验”吗？一、维度一：架构基因 —— 从根源看懂谁是“天选之
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
一文学会k8s多master集群+keepalived高可用实战
一、概述
Apiserver是 kubernetes 集群交互的入口，封装了核心对象的增删改查操作，提供了 RESTFul 风格的 API 接口，通过etcd来实现持久化并维护对象的一致性。所以在整个K8S集群中，Apiserver服务至关重要，一旦宕机，整个K8S平台将无法使用，所以保障企业高可用是运维必备的工作之一。
二、安装keepalived
1.安装keepalived
yum inst
为什么将大文件进行切片，比上传整个文件提升上传效率
1、假设一下子上传一个十几个G的大文件到服务器，对方服务器的剩余空间有可能装不下；将大文件进行切片，那上传的时候，对方就会以分片的形式进行储存。假设对方有多台服务器，其他切片还会分布式存储到别的机器上。不同机器上的切片还会进行切片的备份。理论上来说，提升了上传的稳定性和可靠性。
2、切片的工作是客户端做的，一个切片（block）默认大小为128兆。可以用128兆来区分是大文件还是小文件。
3、客户
WorkManager中的线程处理
在 WorkManager 使用入门中，我们提到 WorkManager 可以代表您异步执行后台工作。该基本实现可满足大多数应用的需求。关于更高级的用例（例如正确处理正在停止的工作），您应了解 WorkManager 中的线程处理和并发机制。
对于 Kotlin 用户，WorkManager 为协程提供了一流的支持。如要开始使用，请将 work-runtime-ktx 包含到您的 gradle 文
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
