In 2023, Atlassian推出了Atlassian Intelligence, 一个强大的团队协作增强工具，托管在其高级和企业级云平台上. 遵循Atlassian“释放每个团队的潜力”的使命,“Atlassian Intelligence利用道德人工智能模型来加速组织的现有能力. 人类与人工智能的合作, 用户可以卸载繁琐, 重复的任务，专注于自己的实际技能和执行更有影响力的工作.

Streamlit是一个Python库，旨在快速轻松地创建数据驱动的应用程序，最近越来越受欢迎. 根据谷歌趋势, 现在关于Streamlit的谷歌搜索比Streamlit历史上任何时候都要多. 它不仅现在很流行, 但趋势显示，streamlight的使用每年都呈指数级增长. 随着它的人气的巨大增长, 现在是学习streamlight的最佳时机. 幸运的是，开发者可能错过了直到现在, Streamlit的API是直观的，并且大多数都有良好的文档. 然而，在Streamlit中有一些东西是很难理解的. 最明显的例子之一就是片段. Fragments是开发人员定义Streamlit程序的一种方式，它可以独立于页面的其余部分重新加载. 这种行为非常强大，但也可能非常令人困惑. 本文将讨论Streamlit如何在没有片段的情况下工作, 这种行为如何随着片段的增加而改变, 以及开发人员如何开始在他们的Streamlit应用程序中使用片段.

在今天这个数据驱动的世界里, 组织被来自不同来源的大量数据所淹没. 每笔交易, 交互, 这个过程产生了有价值的数据, 如果使用得当, 能把一个组织推向新的高度吗. 虽然这些数据有可能提供有价值的见解, 用原始的形式来解释它可能是压倒性的和具有挑战性的. 这就是数据可视化作为组织不可或缺的工具发挥作用的地方. 通过将复杂的数据集转换为图形等可视化格式, 图表, 和地图, 数据可视化更容易理解趋势, 模式, 和离群值. 以下是数据可视化对任何组织都至关重要的原因.

Python可以成为数据可视化的强大工具. 与Power BI和Tableau等工具相比，它具有特定的优势, 比如程序员和数据科学家很容易学习, 访问, 并融入各种媒介. 有几个流行的可视化软件包, 例如Matplotlib和Plotly, 数据爱好者们今天就能看到.

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在企业营销和品牌认知的世界里, 人们很容易受到高调姿态和巨额投资的诱惑. 但有时候，最小的东西也能产生最大的影响. 不起眼的贴纸登场了——这是一种廉价却有力的品牌推广工具. Moser发现在会议上使用贴纸作为SWAG的一部分具有巨大的价值, 我坚信它们是最有效的品牌工具之一.

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关于如何使用Snowflake和Python在Streamlit上创建web应用程序的教程.

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