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 人工智能 2025年06月08日 197 点赞 0 评论 19204 浏览
程序员救星!AI聚合型工具一键实现复杂代码优化+专业图像生成 目录 一、引言 二、Chatbox AI产品介绍 2.1 核心功能 2.1.1 模型选择 2.1.2 效果图 2.2 技术优势 三、Chatbox AI安装指南 3.1 下载路径 3.2 桌面端安装 3.3 移动端安装 五、Chatbox AI工具核心功能深度测评 5.1 复杂代码优化 5.2 Chatbox AI生成代码: 人工智能 2025年07月06日 181 点赞 0 评论 19276 浏览
国产五大AI模型哪家强?DeepSeek、豆包、Kimi、智谱清言、通义千问深度解析!哪款大模型更适合你? 今天我们来聊聊当下最火的五款国产AI大模型——DeepSeek、豆包、Kimi、智谱清言和通义千问。它们各有千秋,有的擅长专业分析,有的专攻娱乐互动,还有的靠“长文本”出圈……究竟谁更适合我们的需求?看完这篇就懂了!一、DeepSeek:高性价比推理强者DeepSeek是深度求索推出的大语言模型,堪称 人工智能 2025年04月24日 177 点赞 0 评论 19281 浏览
Flink整合面向用户的数据流SDKs/API(Flink关于弃用Dataset API的论述) 动机 Flink提供了三种主要的sdk/API来编写程序:Table API/SQL、DataStream API和DataSet API。我们认为这个API太多了,建议弃用DataSet API,而使用Table API/SQL和DataStream API。当然,这说起来容易做起来难,所以在下面,我们将概述为什么我们认为太多的api对项目和社区有害。然后,我们将描述如何增强Table API/ 人工智能 2025年07月07日 197 点赞 0 评论 19322 浏览
圆周率⭕️ 圆周率的历史:1500多年前,南北朝时期的祖冲之计算出圆周率π的值在3.1415926和3.1415927之间,并且得出了两个用分数表示的近似值:约率为22/7,密率为355/113。 圆周率是圆的周长与直径的比值,一般用希腊字母π表示,是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π也等于圆形之面积与半径平方之比,是精确计算圆周长、圆面积、球体积等几何形状的关键值。在分析学里 人工智能 2025年05月22日 48 点赞 0 评论 19337 浏览
【嵌入式人工智能产品开发实战】(十七)—— 政安晨:手把手教你将小智AI编译进ESP32-S3-BOX开发板 政安晨的个人主页:政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 希望政安晨的博客能够对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正! 目录一、项目背景二、硬件与软件准备1. 硬件要求2. 软件环境三、编译与配置步骤安装工具链下载ESP32的IDF安装IDF工具激活环境 下载小智AI源码 设置目标芯片配置菜单选择开发板的入 人工智能 2025年04月22日 165 点赞 0 评论 19369 浏览
第四章Scala数据类型与操作符 1.数据类型 数据类型 描述 Byte 8位有符号补码整数。数值区间为 -128 到 127 Short 16位有符号补码整数。数值区间为 -32768 到 32767 Int 32位有符号补码整数。数值区间为 -2147483648 到 2147483647 Long 64位有符号补码整数。数值区间为 -9223372036854775808 到 92233720368 人工智能 2025年05月19日 143 点赞 0 评论 19438 浏览
【单细胞转录组 实战】十一、复现文章分析结果 这里是佳奥! 我们进入到作者的GitHub下载一下代码来看看吧。 1 作者原始代码 当然,由于package的版本日新月异,除非安装相同版本的package,我就不运行了,作为学习。 QQ截图20220903155159.png 2 复现文章分析结果 作者没有使用三大R包,这里我们使用之前讲到的R包来复现文章中的图。 人工智能 2025年04月21日 77 点赞 0 评论 19466 浏览
R语言中的机器学习 1. 机器学习的训练集和验证集拆分 需要一个R包:caret 代码: library(caret) set.seed(12) #按照75%的比例拆分数据集,data为原始数据框,用于拆分的列名为Name data_index<-createDataPartition(data$Name, p=0.75) data_train<-data[data_index$Resample1,] d 人工智能 2025年06月12日 153 点赞 0 评论 19552 浏览