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如何区分管理

前言 人员的能力肯定是不同的,那么对于不同的人肯定要区分管理。区分管理的重点就是先分析,后区分的分任务,区分的给奖励,区分的给压力和责任。...优秀员工 公司的中流砥柱,不可替代性,公司的核心,一般人认为公司的核心是管理层,其实并不是这样的,尤其公司稳定之后,管理如何做其实有套路的,但优秀员工是个性的,有不可替代性的,招聘一个符合公司需求能为公司带来明显效益的人是多难的...任务区分 高难度任务 量才使用,将这部分交给优秀有能力的人去做,并分享经验,减少这部分任务的比例和解决周期。 中难度任务 规划性解决,不断规范化,标准化输出,明确人员职责,周期等明细。...奖励区分 虽然部门人员可以尽量扁平化管理,但是奖励机制必须划分开来。 明确按照任务机制,完成任务多的,难度大的,给予多奖励;在人员能力一定平均的情况下,要均分任务量以及难度。

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自动化测试如何区分用例集合

前面的文章介绍过如何设计自动化测试case,有同学在后台问到:业务比较复杂,有很多串行并行甚至组合的业务场景,执行case时经常遇到由于前后依赖导致的case失败问题,该如何处理?...那如何解决这个问题?我建议可以通过按照业务和场景区分用例集合的方式来解决。 业务量和复杂度增长现状是什么?...如何区分自动化测试的用例集合? 还是以电商的主要业务流程为例说明,假设团队拆分的更细致,业务链路依赖更复杂,怎么办?如下图: 可以看到每个链路都会依赖于上下游链路的部分数据或者调用关系。...面对如此复杂的场景和跨团队协调,这个时候区分用例集合的好处就体现了出来。那么如何区分用例集合呢?...看下图: 如上图所示,如果团队是按照业务域或者业务链路做了区分,团队内同学负责的模块也不一致,区分的大致思路如上。 如何理解呢?

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NIPTCNVseqWES 数据如何更精确地区分性别

CNVseq一般针对的是流产物或者全血白细胞,是比较纯的组织样本,一般用比到Y染色体上的总reads数占总常染色体 reads数的比例,人为设置一个cutoff就能很轻易的区分性别。...但NIPT数据一般测序量(5-8M single end reads)比CNVseq还少,在胚胎DNA含量较低的时候区分性别方面,如果再采用固定cutoff的方法,可能会因为没有屏蔽X和Y的同源区域或者非唯一比对区域...我用这个数据来做聚类,理论上就可自动精确区分好性别的。 但我用gplots的heatmap.2中默认的 hclust聚类方法,并没有很好地区分好性别。...于是我写了R代码,并生成了聚类图,测试了一些数据,基本都能100%自动准确区分好性别了,以下是聚类图: ?

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