人工智能
跟着Nature Communications学作图：R语言ggplot2散点组合误差线展示响应比（Response ratio）
论文
Meta-analysis of the impacts of global change factors on soil microbial diversity and functionality
#Sec15
论文里提供了数据和代码，很好的学习素材
这篇论文是公众号的一位读者留言，说这
INNOVUS中useful skew的设置
Innovus中useful skew的开关
setOptMode -usefulSkew是控制flow run的过程中useful skew是否打开的总开关，如果被设置为false，那么无论其他关于useful skew的设置是什么样的，在flow run的过程中都不会进行useful skew的动作。例如 -usefulSkewCCOpt, -usefulskewPostRou
DDD碎片记录 01.落地到数据库设计
系统用例设计，分析系统需要完成的功能。
分析系统的业务实体，在领域模型分析中采用类图的形式，每个类可以通过其属性来表述数据结构，又可以通过添加方法来描述对数据结构的处理。
因此在领域模型的设计过程中，即完成了对数据结构的梳理，也确定了系统对这些数据结构的处理。
该过程的核心是领域模型的设计，这样可以知道系统的数据库模型设计与程序设计
数据库设计会弱化成领域对象持久化设计的一种实现方式。
什么叫领域
实战测试：多模态AI在文档解析、图表分析中的准确率对比
实战测试：多模态AI在文档解析、图表分析中的准确率对比
🌟 Hello，我是摘星！ 🌈 在彩虹般绚烂的技术栈中，我是那个永不停歇的色彩收集者。 🦋 每一个优化都是我培育的花朵，每一个特性都是我放飞的蝴蝶。 🔬 每一次代码审查都是我的显微镜观察，每一
Programmer&AI—AI辅助编程学习指南
前言随着AIGC（AI生成内容）技术的快速发展，诸如ChatGPT、MidJourney和Claude等大语言模型相继涌现，AI辅助编程工具正逐步改变程序员的工作方式。这些工具不仅可以加速代码编写、调试和优化过程，还能帮助解决复杂的编程难题。然而，这种变革也引发了广泛的讨论：一方面，有
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
13.python上下文管理器详解
使用上下文管理器，可以让代码更加优雅简洁。当然，上下文的管理器的作用不止于此，它内部的实现机制，能很好的处理代码异常，提升代码的复用性
1、先看看最简单的例子，with语句
# 创建一个文件写入字符串“Python”
f = open('123.txt', 'w')
f.write("python")
f.close()
# 使用with语句调用上下文实现文件写入操作
with open(
训练深度学习模型的技巧
最核心的技巧：数据集足够大且标记良好，就可以在不更改模型或训练设置的情况下获得良好的结果
但是，获得大量标记良好的数据集是有很高成本的，当数据集达不到上述要求时，可以遵循下面的技巧。
第一：先使用默认设置获得一个基准性能(baseline performance)，找出需要改进的地方。借助wandb/tensorboard等工具，查看：train losses, val losses, mAP，P
从单个miRNA入手，构建预后模型指导癌症治疗（IF6+）
Comprehensive Analysis of the Prognostic Significance of Hsa-miR-100-5p and Its Related Gene Signature in Stomach Adenocarcinoma
Hsa-miR-100-5p及其相关基因特征在胃腺癌中的预后意义的综合分析
发表期刊：Front Cell Dev Biol
发表日期：202
