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
基于Spring AI Alibaba + Spring Boot + Ollama搭建本地AI对话机器人API
前言
Spring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案，帮助开发者快速构建 AI 应用。
项目地址
gitcode平台：
Apache Flink——集群部署模式
前言
在一些应用场景中，对于集群资源分配和占用的方式，可能会有特定的需求。Flink 为各种场景提供了不同的部署模式，主要有以下三种：
会话模式（Session Mode）
单作业模式（Per-Job Mode）
应用模式（Application Mode）
它们的区别主要在于：集群的生命周期以及资源的分配方式；以及应用的 main 方法到底在哪里执行——客户端（Client）还是 JobMa
AI的提示词专栏：低资源模型（7B）Prompt 高质量输出策略
AI的提示词专栏：低资源模型（7B）Prompt 高质量输出策略
本文聚焦参数量约 70 亿的低资源模型，先分析其部署成本低但存在知识覆盖有限、逻辑连贯性不足等输出痛点，再从指令简化与目标聚焦、知识注入与上下文补充、示例引导与格式约束、逻辑引导与多轮交互四方面，提出核心 Prompt 优化策略。随后结合内容
7. 宝剑还需剑鞘：核心算法外的一些代码实现
k-近邻算法是个挺好的算法，我喜欢，也希望大家喜欢。它简单小巧，如同一柄鱼肠剑，但同样锋利无比。上一篇我们解读了核心的13行代码，由于作者用了一番python的特色函数，所以写的短小精悍。我也会尝试写一个行数更多、跑的更慢，但更容易理解的，这在后文再说，到时候也会就性能等做个对比。现在，我们先来看看，除了核心代码外的一些实现。
先来看一下数据的准备，如何从文本文件里读出数据并转换成numpy数组
AI文字语音项目：搭建一个支持情感控制、可二次封装的TTS服务
文章目录
📦 第一阶段：环境准备与模型部署
🧱 第二阶段：核心封装与情感控制接口
🚀 第三阶段：使用与测试
🔧 第四阶段：部署为API服务（Flask示例）
📝 重要补充与高级扩展
📦 第一阶段
万字长文！机器学习十大算法全解析，一文掌握AI核心奥秘！
大家好，今天我们来讲讲机器学习中经典的十大算法，包括原理、优缺点、代码等等，那下面我们就一起来看看吧1 线性回归原理：线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。它通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线，并且用 Y = a * X + b 这条线性等式来表示。优点：
真厉害！1 秒写入 10 万条消息，Kafka 写得这么快，都是因为这些优化！
Kafka 作为消息队列中的中坚力量，基本上是每次面试必问的知识点。而说到 Kafka，大家对它的印象就是快！异常地快！
因此，为什么 Kafka 这么快，也是每次面试必问的知识点。对于混迹 Java 技术圈多年的我来说，Kafka 这么快的特性已经了然于胸。今天，就让我带着大家盘一盘！
Kafka 写入速度非常快，主要得益于其系统架构设计，包括：
PageCache
批量压缩传输
顺序、批量写
