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谈谈技术人员如何做好团队管理

很多技术人员在职业上对自己要求高,工作勤奋,承担越来越大的责任,最终得到信任,被提拔到管理岗位。但是往往缺乏专业的管理知识,在工作中不能从整体范围优化工作流程,仍然是“个人贡献者”的工作方式,遇到问题自己上,经常耽误了本职工作。 于是翻了很多书,看了很多文章,学习了很多“为人处世的艺术”和“企业发展的战略”,最终把自己干成了研发部主管,技术却逐渐荒废。管理工作是什么呢,技术和管理是截然不同的两条发展方向吗? 不是的。技术和管理都要做到量化分析,全局优化,存在很多相似的方法。这里用一个系统性能优化的场景举个

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Apache Airflow-ETL 工作流的下一级CRON替代方案

The business world communicates, thrives and operates in the form of data. 商业世界以数据的形式进行通信、繁荣和运营。 The new life essence that connects tomorrow with today must be masterfully kept in motion. 连接明天和今天的新生命精华必须巧妙地保持运动。 This is where state-of-the-art workflow management provides a helping hand. 这就是最先进的工作流程管理提供帮助的地方。 Digital processes are executed, various systems are orchestrated and data processing is automated. 执行数字流程,协调各种系统,实现数据处理自动化。 In this article, we will show you how all this can be done comfortably with the open-source workflow management platform Apache Airflow. 在本文中,我们将向您展示如何使用开源工作流管理平台Apache Airflow轻松完成所有这些操作。 Here you will find important functionalities, components and the most important terms explained for a trouble-free start. 在这里,您将找到重要的功能、组件和最重要的术语,以实现无故障启动。

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大脑年龄预测:机器学习工作流程的系统比较研究

脑解剖扫描预测的年龄和实际年龄之间的差异,如脑年龄增量,为非典型性衰老提供了一个指示。机器学习 (ML) 算法已被用于大脑年龄的估计,然而这些算法的性能,包括(1)数据集内的准确性,  (2)跨数据集的泛化,  (3)重新测试的可靠性,和(4)纵向一致性仍然没有确定可比较的标准。本研究评估了128个工作流程,其中包括来自灰质 (GM) 图像的16个特征和8个具有不同归纳偏差的ML算法。利用四个覆盖成人寿命的大型神经成像数据库进行分析 (总N=2953,18-88岁),显示了包含4.73—8.38年的数据集中平均绝对误差 (MAE ) ,其中32个广泛抽样的工作流显示了包含5.23—8.98年的交叉数据集的MAE。结果得到:前10个工作流程的重测信度和纵向一致性具有可比性。特征的选择和ML算法都影响了性能。具体来说,体素级特征空间 (平滑和重采样) ,有和没有主成分分析,非线性和基于核的ML算法表现良好。在数据集内和跨数据集内的预测之间,大脑年龄增量与行为测量的相关性不一致。在ADNI样本上应用表现最佳的工作流程显示,与健康对照组相比,阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者的脑龄增量明显高于健康对照组。在存在年龄偏倚的情况下,患者的脑龄增量估计因用于偏倚校正的样本而不同。总之,大脑年龄具有一定应用前景,但还需要进一步的评估和改进。

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