R语言绘图包10--Circos图的绘制：circlize包
R语言绘图包系列：
R语言绘图包01--优秀的拼图包patchwork
R语言绘图包02--热图pheatmap
R语言绘图包03--火山图EnhancedVolcano
R语言绘图包04--GOplot：富集分析结果可视化
R语言绘图包05--韦恩图的绘制：ggvenn和VennDiagram
R语言绘图包06--基因表达相关性绘图corrplot
R语言绘图包07--多集合可视化UpSet
人工智能
GPT-4 何以巅覆人类社会
这是一个对GPT讲解的非常透彻的视频，我把它变成文字，并且花时间整理了出来，没有全盘照搬，挑了一些重点，想了解GPT的，不妨读此文，我想对你一定是有震撼力的。
这GPT是将整个影响人类社会的，但它没有向国内开放，通用媒体缺少相应的知识，所以在这里给大家科普一下GPT的原理，并提供一个视角让大家意识到它为何如此重要。让那些没有机会的人，也能应对这即将到来的变革。这次的阐述，抛开具体技术细节，少用专业
standalone集群
standalone集群 是spark自己带的资源调度集群
yarn是所有符合其标准的程序跟他申请资源他都给
Spark Standalone集群，仅仅只能向其提交运行Spark Application程序，其他应用无法提交运行
image.png
集群角色
主从架构(master -slave )
主角色 master ,管理整个集群的资源
从角色 workers,管理
18《Spring Boot 入门教程》Spring Boot 定时任务
1. 前言
定时任务绝对是实际项目中的刚需。
我们想监控一个重点服务的运行状态，可以每隔 1 分钟调用下该服务的心跳接口，调用失败时即发出告警信息；
我们想每天凌晨的时候，将所有商品的库存置满，以免早上忘记添加库存影响销售；
我们想在每个周六的某个时段进行打折促销。
在以上的案例中，或者是指定时间间隔，或者是指定时间节点，按设定的任务进行某种操作，这就是定时任务了。
在 Spring Boot
招聘可以AI面试，那么我制作了一个AI面试教练不过分吧
招聘可以AI面试，那么我制作了一个AI面试教练不过分吧
1.背景随着AI的发展，面试出现了AI面试，毕设出现了AI查重率，我觉得AI发展的都没那么超级智能化，但是这种东西倒是先出现了，查重率是对比知网得出的结果，我认事实依据，AI查重率都不知道是依据什么，总之降AI率就是
PyTorch生成式人工智能（30）——扩散模型（Diffusion Model）
PyTorch生成式人工智能（30）——扩散模型（Diffusion Model）
0. 前言
1. 去噪扩散模型简介
1.1 正向扩散过程
1.2 逆向扩散过程
1.3 训练去噪 U-Net 模型流程
2. 数据处理
2.1 使用花卉图像作为训练数据
2.2 可视化前向扩散过程
3. 构建去噪
【AI赋能】从SQL到“自然语言”：数据分析的终极革命来了！
文章目录
**一、语义化SQL：从概念到现实的跨越**
**二、技术实现：从语义理解到SQL生成**
**三、自验证机制：确保查询准确性的最后一道防线**
**四、应用场景：从金融风控到智能制造**
**五、挑战与未来趋势**
《AI量化之道：DeepSeek+Python让量化交易插上翅膀》
亮点
内容
AI的提示词专栏：为什么 Prompt 能决定模型输出质量？
AI的提示词专栏：为什么 Prompt 能决定模型输出质量？
本文深入解析了 Prompt 决定大语言模型（LLM）输出质量的核心原因，指出 Prompt 是用户与模型间的 “沟通桥梁” 和 “指挥蓝图”。从模型工作原理看，Prompt 是激活特定领域知识、搭建推理框架、规范输出结构的关键，可
原生多模态AI架构：统一训练与跨模态推理的系统实现与性能优化
人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件。———— 马尔科姆·格拉德威尔
🌟 Hello，我是Xxtaoaooo！ 🌈 “代码是逻辑的诗篇，架构是思想的交响”
在人工智能快速发展的今天，多模态AI已经从实验室走向了产业应用的前沿。从GPT-4V到Gemini，从CLIP到ImageBind，业界对多模态模型的探索
