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')
人工智能
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
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
【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
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]
第五十九章 使用 ^PERFSAMPLE 监控进程 - 收集样本
第五十九章 使用 ^PERFSAMPLE 监控进程 - 收集样本
本主题介绍 ^PERFSAMPLE 实用程序，这是一种用于分析 IRIS® 数据平台流程的工具。该实用程序处理实时系统上的活动，并呈现采样活动的易于导航的细分，这可以提供对系统的洞察力。例如，可以通过检查 ECP 请求来发现应用程序瓶颈，或者通过查看等待事件的类型来识别整个系统的瓶颈。
要开始，请从感兴趣的 IRIS 实例上的 %S
8 Spring异步通信-Kakfa
前言：为什么选择Kafka？
Kafka 相对于其它消息系统的优点
支持集群模型，扩展性好。scalability
将 Topic 分区到所有实例上，容错性好。resilient
Kafka 的特点
使用 topic 发布/订阅 消息。
Topic 支持副本，分布在不同机器上。
集群的节点可以是多个 topic 的分区的 Leader 节点，而不是整个 topic 的 leader 节点。
