心理学研究方法（20）
中原焦点团队坚持分享第1082天（20230121）
判别函数分析是根据各种预测变量的情况来预测它们的组合效应需要解决三方面问题：决定两组以上分数差异的统计显著性；对变量进行一定组合，使组间判别最大；决定各组成员的特征。
主成分分析主要应用于没有规定自变量和因变量的多变量问题，对整个相关矩阵进行分析，从而发现变量中的子集。
因素分析又分成探索型和验证型。探索型因素分析旨在通过变量组合而总结数据，为
人工智能
写给数据产品经理新人的工作笔记｜06 不同的工具解决不同的问题 S2
数据治理工具：维表、数据质量管理
1．维表工具
在业务运营的过程当中，会不停地增加新的维度和维度值。
此类工具需要给出明确的填写规则和审核流程，避免因误录入而造成数据异常。
2.数据质量管理
做ETL、数据运营、数据分析师或者算法工程师，每个人都无数次踩进过“数据质量”这个深“坑”。
在数据治理的框架下，保证数据质量和数据安全是核心目标，而元数据是核心工具。
元数据是用于描述数据、内容、业务流程、
与AI沟通的正确方式——AI提示词：原理、策略与精通之道
文章目录
第一章：提示词革命——AI时代的新语言
1.1 从命令行到自然语言：人机交互的范式转变
1.1.1 历史脉络中的交互演进
1.1.2 提示词的本质：思维的结构化投射
1.2 提示词为何如此重要：放大人类智能的杠杆
1.2.1 提示词作为“思维乘数”
1.2.2 经济性价值：降低AI使用
学会这10种定时任务，我有点飘了
前言
最近有几个读者私信给我，问我他们的业务场景，要用什么样的定时任务。确实，在不用的业务场景下要用不同的定时任务，其实我们的选择还是挺多的。我今天给大家总结10种非常实用的定时任务，总有一种是适合你的。
一. linux自带的定时任务
crontab
不知道你有没有遇到过这种场景：有时需要临时统计线上的数据，然后导出到excel表格中。这种需求有时较为复杂，光靠写sql语句是无法满足需求的，这就
基于模型上下文协议（MCP）的可插拔式临床AI工具链Clinical DS研究（上）
摘要
本研究旨在解决医疗人工智能（AI）在临床落地中面临的核心挑战：如何在严格合规与数据安全的前提下，构建可信赖、可审计、可灵活扩展的智能诊疗辅助系统。传统的单体式AI应用存在“黑盒”风险、难以审计、能力扩展与合规迭代耦合等问题。为此，本文提出并详细论述了一种基于新兴的模型上下文协议的**“可插拔式临床AI工具链”**架构。该架构将复杂的医疗AI系统解构为三个层次：Host（智能体）、MCP S
k8s集群Job负载支持多个Pod可靠并发执行，如何权衡利弊选择适合的并行计算模式？
1.简单聊聊你对工作负载Job的理解？
在说工作负载Job执行原理之前，先了解下为什么会需要Job负载？
对于ReplicaSet、ReplicationController等持久性负载来说，它们的职责是让Pod保存预期的副本数量，稳定持久运行。
除非主动去更改模板，进行扩缩操作，否则这些Pod一直持久运行，并且运行的是持久性任务，比如Nginx，MySQL等。同样，任务除了持久任务外，也有非持久
将所有员工的名字映射成一个新的流对象
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class MapDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Employee> list = Employee.getEmpLi
606. 【系统架构】系统架构因何而来
随着软件组件化开发方式的发展，如何在设计阶段对软件系统进行抽象，获取系统蓝图以支持系统开发中的决策成为迫切而现实的问题，分析问题的根源和产生的原因，以下现象应该获得关注：
软件复杂、易变，其行为特征难以预见，软件开发过程中需求和设计之间缺乏有效的转换，导致软件开发过程困难和不可控。
随着软件系统的规模越来越大、越来越大复杂，整个系统的结构和规格说明就显得越来越大重要。
对于大规模的复杂软件系统，
