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
人工智能
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、
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.
m6A相关研究到底还有什么新方向
The m6A-Related Long Noncoding RNA Signature Predicts Prognosis and Indicates Tumor Immune Infiltration in Ovarian Cancer
m6A相关的长非编码RNA特征可预测预后并显示卵巢癌的肿瘤免疫浸润情况
发表期刊：Cancers (Basel)
发表日期：2022 Aug 22
影响因
Cursor AI免费使用Pro功能的神器：cursor-free-vip项目详解
Cursor+Claude 3.7 AI编程的效果非常惊人，然后Cursor作为一款付费软件，收费一点不便宜，那么怎么无限免费使用Cursor呢，今天在网上我看到这个cursor-free-vip的github项目，赶紧介绍给大家。
什么是cursor-free-vip？cursor-free-vip是G
探索Maas平台与阿里 QWQ 技术：AI调参的魔法世界
摘要：本文介绍了蓝耘 Maas 平台在人工智能领域的表现及其核心优势，包括强大的模型支持、高效的资源调度和友好的操作界面。文章还探讨了蓝耘 Maas 平台与阿里 QWQ 技术的融合亮点及应用拓展实例，并提供了调参实战指南，最后对蓝耘 Maas 平台的未来发展进行了展望。1.蓝耘 Maas 平台初印象以下是关于“Maas”和“阿里 QWQ”的概
@Scheduled定时器原理（以及@RefreshScope 相互影响）
1.ScheduledAnnotationBeanPostProcessor
@EnableScheduling
@Import(SchedulingConfiguration.class)
注册了ScheduledAnnotationBeanPostProcessor
@RestController
@RefreshScope //动态感知修改后的值
public class
复现NC文章华夫图(方块图)-华丽展示实验样本构成
样本构成是实验的开端，也是后续分析的基础，所以样本信息在论文中需要详细展示，涉及到你实验的真实性和可重复性。一般样本构成可以使用AI做示例图，有些临床采样，可以使用柱状体的方式展示，我们之前讲过一种。最近在NC文章中看到用华夫图表示样本的构成，感觉效果很好，这里复现一下。原文图如下：
image.png
（Single cell analysis of cribriform pro
【AI云原生】1、Function Calling：大模型幻觉破解与Agent底层架构全指南（附Go+Python实战代码）》
引言：大模型的"致命短板"与Function Calling的诞生当我们向大模型提问"2024年诺贝尔物理学奖得主是谁"时，它可能会自信地给出一个不存在的名字；当计算"12345×67890"时，它可能返回一个看似合理却错误的结果——这就是大模型的"幻觉"问题，也是制约其在专业领域应用的核心瓶颈。大模型为何会产生幻觉？根本原因有两点：一是训练数据的局限性，模型无法覆盖实时更新的信息（如最新奖项、
GLM-4.7 & MiniMax M2.1 限免上线！工程级 Agent 模型正式接入 AI Ping
前言：从"能生成"到"能长期跑"的工程级大模型大模型产业落地阶段，工程交付稳定性与长时 Agent 运行效率成为核心衡量标准，GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 作为国产模型两条差异化成熟路线的代表，跳出单轮生成质量局限，聚焦真实场景长期稳定运行能力。AI Ping 平台整合多供应商资
