人工智能

R语言-超大型数据框与稀疏矩阵的切片-处理as.matrix方法的“problem too large”异常

单细胞组学数据分析接触到的项目大都使用平面文件(rds,txt,tsv,csv,mtx)进行数据存储。有时候,我们会操作相当大的平面文件,而超大型的数据集如(一个包含约 100 万个细胞和约 3 万个基因的表达矩阵)在进行数据类型转换等处理的时候会遇到异常Error in asMethod(object) : Cholmod error 'problem too large',指的是其中 as.

一文讲完random:python中的随机模块

我们在python工程和数据分析中经常用到随机的操作,比如随机生成某个值,对一串数据进行随机排序等等。random是python一个很强的第三方库,可以实现常用的随机算法。 安装:pip install random 一:生成随机的数字 0~1之间的随机小数(float):random.random() a~b之间的随机小数(float):random.uniform(a, b) [a, b)之

《AI大模型应知应会100篇》第5篇:大模型发展简史:从BERT到ChatGPT的演进

第5篇:大模型发展简史:从BERT到ChatGPT的演进 摘要近年来,人工智能领域最引人注目的进步之一是大模型(Large Language Models, LLMs)的发展。这些模型不仅推动了自然语言处理(NLP)技术的飞跃,还深刻改变了人机交互的方式。本文将带领读者回顾大模型发展的

future——加速你的单细胞分析

由于单细胞数据本身就具有数据量大的特点,所以在进行单细胞数据分析时往往会出现运行时间太长的问题。 不过好在 Seurat 为我们提供了部分函数与 future 并行计算的链接。 安装future future已经托管到CRAN上了,所以我们可以直接通过CRAN对其进行安装: install.packages("future") 支持future并行计算的函数 NormalizeData

Top10[十分读书社2022年3月读书分享]

image 十分读书社自成立,这是正式运转第三个月,本月共收到读书分享77篇,比上月63篇增加了14篇,一方面是增加不少社员,另一方面是社员们投稿数量增加了,现根据奖励办法,对前十名进行奖励: 每月推荐一篇收益最高的读书分享,按排名给予奖学金。 第1名:50贝 第2-3名:30贝 第4-10名:10贝 第1名:佛晓星辉 读书||尘世里的暂坐——读《暂坐》有感 127.4 第

AI浪潮涌,数据库“融合智能”奏响产业新乐章

一、场景重塑产业格局:数据库“融合进化”AI浪潮奔涌而至,数字产业格局加速重构。云计算、移动互联、万物互联(IoT)、人工智能(AI)等技术的深度融合与快速落地,正以前所未有的速度重塑着企业的应用形态。新业务场景层出不穷——从高并发的在线交易、实时精准的分析决策,到海量物联网设备监控、

量纲化处理

在实际研究中,不同的变量单位不同,数值差异极大。例如100g和1m等。 因此有时需要对数据进行去量纲,所谓的去量纲就是‘去掉’单位对数值的影响。但是量纲化有很多种方式,但具体应该使用哪一种方式,并没有固定的标准,而应该结合数据情况或者研究算法,选择最适合的量纲化处理方式,SPSSAU共提供12种量纲化处理方法,下面进行说明。 一、利用SPSSAU进行量纲化操作 量纲化处理应该

代码练习020

class Toilet<T> { public void enter(T t) { } } class Male { } class Female { } public class Demo { public static void main(String[] args) { Toilet<Male> mansroom = new Toilet(); Toilet&lt