人工智能

Genspark:重新定义搜索体验的AI智能体引擎

关于我们  飞书-华彬智融知识库  由前百度高管景鲲(Eric Jing)和朱凯华(Kay Zhu)联合创立的AI搜索引擎Genspark,正以革命性的技术架构和用户导向的设计理念,为全球用户带来一场搜索体验的范式革命。本文将基于Genspark官网及权威媒体报道,深度解析其核心功能、技术优势

深度学习&PyTorch 之 DNN-回归

前面文章讲了PyTorch的基本原理,本篇正式用PyTorch来进行深度学习的实现。 一、基本流程 PyTorch建模的基本流程如下: graph LR A[数据导入] --> B[数据拆分] B[数据拆分] --> C[Tensor转换] C[Tensor转换] --> D[数据重构] D[数据重构] --> E[模型定义] E[模型定义] --> F[模型训练]

【WGCNA学习笔记】两次相关性分析

纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行 学习要明确输入输出,多举例子,多找到应用场景,多进行检索练习——费曼学习法 之前总感觉WGCNA已经学习的差不多了,已经能够实际使用了,结果时间一长,就会把这个技能给生疏了,所以,记录下学习的过程,有助于自己的认识深入。 学习金字塔 WGCNA的两次相关性分析 第一次相关性分析 WGCNA第一次实际上是把众多的基因进行了一个归类,将具有

建模论文组成部分

一、题目 避免指代不清、表达不明。加入论文的模型或计算方式。 二、摘要 1、要解决什么问题?问题的目标是什么?2、通过怎样的思路,建立什么模型解决问题?3、结果是什么? 注意在论文完成后再写摘要!!! 三、正文 1、提出问题,2、分析问题,3、选择模型,4、建立模型,5、得出结论。 提出问题和分析问题要简短。选择和建立模型要目标明确,数据详实,公式合理,计算精确。 内容尽量使用科学符号表达,结合图

Sending build context to Docker daemon 数据很大

正在部署一个docker软件 进行docker build的时候发现文件非常大 Sending build context to Docker daemon xxGB 心中出现疑虑为何会这么大,是不是把自己有个文件夹几个T的数据也传过去了。查了一下果然 Docker client会发送Dockerfile同级目录下的所有文件到Dockerdaemon。 解决的方式: 在一个新的文件夹中进行

第1章 弹性计算

1.1 弹性计算是什么 弹性计算是一种为用户提供计算力的服务,并且用户可以根据实际需要灵活、动态地调整要购买的容量,即所谓的“弹性 1.1.1 弹性计算的状态 弹性计算提供的“计算力”是用于完成用户特定的计算任务,弹性计算提供了一种产品形态,“即云服务器”。云服务器的能力与一台传统的物理服务器差不多,并且提供与物理服务器一样的标准接口。 1.1.2 弹性计算的构成 “计算”一词含义可大可小。从广

Apache Flink Framework

Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in all common cluster environments, perf

“边”函数

机器视觉原理与案例详解 工控帮教研组编著 电子工业出版社 2020.7 ISBN 978-7-121-39084-5 一、“边”函数 边(Edges)是图像中明、暗交接的位置。 边可以是直的、弯的,甚至是圆形的,如图10-111所示。 图10-111 在“选择板”选项卡中,选择“函数”→“边”,即可显示如图10-112所示的“边”函数。 图10-112 ·

clickhouse-HDFS

参考文档 前言 在hdfs格式ck能解析的情况下,比如CSV,TSV等,可以在ck中建立一个映射表。读取hdfs中的数据,使用ck来分析。需要注意的是如果uri路径中包括了Globs模糊匹配符号,那么说明ck只是映射hdfs中的文件,是只读的。如果写入会

hdWGCNA:单细胞WGCNA分析方法

WGCNA原理和分析流程 单细胞WGCNA分析方法+随机森林 0. 数据准备 输入数据集的要求:已经进行了如下分析的Seurat对象 导入演示数据 #官方演示数据集 wget seurat_obj <- readRDS('Zhou_2020.rds')