人工智能
AI热点周报（9.7~9.13）：阿里Qwen3-Next震撼发布、Claude 增强记忆与服务抖动、OpenAI 聚焦模型规范化...
名人说：博观而约取，厚积而薄发。——苏轼《稼说送张琥》 创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）
目录
一、3分钟速览版：一张表看懂本周AI大事
二、国内：阿里Qwen3-Next引领架构创新
1. 阿里通义发布革命性Qwen
AI 对话高效输入指令攻略（一）：了解AI对话指令
目录引一.认识 AI 对话中的指令基础1.运行原理2.智能体在 AI 对话中的关键角色与运行机制3.智能体的核心任务4.对不同指令的响应差异5.针对不同指令类型的处理方式6.智能体在底层逻辑中的运作二.高效输入指令的底层逻辑1.语义匹配逻辑2.知识关联逻辑3.用户意图识别逻辑三.从开发者角度解刨AI（以智能体为例） 四.总结引在当今数字化时代&#x
AI炼丹日志-24 - MCP 自动操作 提高模型上下文能力 Cursor + Sequential Thinking Server Memory
点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！
Java篇：
MyBatis 更新完毕
目前开始更新 Spring，一起深入浅出！
大数据篇 300+：
Hadoop（已更完）
HDFS
「用一个更复杂的例子，来深入学习DESeq2差异表达分析后的小分析」
这篇文章，对Griffith Lab的DESeq2分析流程做一个解读。
理解数据
Griffith Lab所使用的基因表达量矩阵总共包含了54个sample，这些sample可以划分为1）normal，2）primary tumor以及3）colorectal cancer metastatic in the liver
从差异分析之后开始
获取差异表达分析的结果
在使用DESeq()函数完成差异
Apache Flink——多流转换
概述
无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。
简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（side output）来实现，而合流的算子比较丰富，根据不同的需求可以调用 union、con
单细胞数据挖掘实战：文献复现（一）批量读取数据
最近开始接触单细胞数据，网上也有很多学习资料，琳琅满目，我也挑了一些视频资料进行学习，不过感觉还是需要进行实战训练才能更好地掌握这些知识，所以选了一篇2021年发表在nature communications的文章进行学习。
文献：
Single-cell RNA sequencing reveals functional heterogeneity of glioma-associated
基于OpenVINO C++ API部署YOLOv5-Seg实例分割模型
上一篇文章《基于OpenVNO部署YOLOv5-seg实时实例分割模型》 介绍了基于OpenVINO Python API部署YOLOv5-Seg实例分割模型，本文介绍基于OpenVINO C++ API部署YOLOv5-Seg实例分割模型，主要步骤有：
配置OpenVINO C++开发环境
下载并转换YOLOv5-Seg预训练模型
使用OpenVINO Runtime C++ API编写推理程
用 Bright Data MCP Server 构建实时数据驱动的 AI 情报系统：从市场调研到技术追踪的自动化实战
前言本文通过两个真实场景（云服务商对比与 AIGC 技术追踪），展示了如何使用 Bright Data MCP Server 与 Lingma IDE 构建一个具备实时网页数据抓取、结构化分析与自动化报告生成能力的 AI 工作流。通过简单的 API 调用与 JSON 配置，开发者无需编写复杂爬虫，即可让 AI 实现高效、合规的
