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
人工智能
@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
AI的提示词专栏：重构建议 Prompt，代码可读性提升
AI的提示词专栏：重构建议 Prompt，代码可读性提升
本文围绕重构建议 Prompt 在提升代码可读性中的应用展开，先明确代码可读性的五大评价维度（命名规范、函数设计、逻辑简化、注释完整性、代码复用）及量化标准，再构建基础版、进阶版、专家版三级 Prompt 设计框架，结合 Python、
Cursor AI免费使用Pro功能的神器：cursor-free-vip项目详解
Cursor+Claude 3.7 AI编程的效果非常惊人，然后Cursor作为一款付费软件，收费一点不便宜，那么怎么无限免费使用Cursor呢，今天在网上我看到这个cursor-free-vip的github项目，赶紧介绍给大家。
什么是cursor-free-vip？cursor-free-vip是G
【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、
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
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
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
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
