人工智能

双曲线火山图一键拿捏

日常瞎掰   火山图作为展示差异基因的首选,可以说是生信分析常见的图形了。常规的火山图会在x、y轴方向上添加垂直参考线,以方便区分满足阈值的差异基因。常规的火山图这里就不多了,今天我们来说说双曲线火山图,也许该图没有那么高的出镜率,但其却有比较实用的价值。相对于常规火山图来说,双曲线火山图使用两条曲线作为阈值的参考线,如此更有利于筛选到更为真实的差异基因。那么,下面我们就来说说如何绘制双曲线火山图

Java 17中对switch的模式匹配增强

还记得Java 16中的instanceof增强 吗? 通过下面这个例子再回忆一下: Map<String, Object> data = new HashMap<>(); data.put("key1", "aaa"); data.put("key2", 111); if (data.get("key1") instanceof String s) { log.inf

flink - 实时 - UV统计 - 布隆过滤器实现

1.知识点 scala输入输出样例类 keyBy并行度为1计算UV的技巧 map(data => ("uv", data.userId))..keyBy(_._1) keyBy并行度>1 计算UV的技巧 自定义MapFunction,随机自定义key+"uv" Random.nextString(10) + "uv" WindowedStream.trigger的使用

【AI智能体】亮数据MCP Server × Dify:AI智能体获取实时影音数据就是这么简单

文章目录 一、引言:AI 应用与实时影音数据的融合价值 1、传统采集方式的痛点 2、MCP Server 的创新价值 二、亮数据 MCP Server 概览 1、什么是 MCP Server? 2、支持的影音平台和API接口 3、特色亮点 三、业务场景示例设计 1、选定场景:竞品分析与KOL研究 2、场景价值分析

standalone集群

standalone集群 是spark自己带的资源调度集群 yarn是所有符合其标准的程序跟他申请资源他都给 Spark Standalone集群,仅仅只能向其提交运行Spark Application程序,其他应用无法提交运行 image.png 集群角色 主从架构(master -slave ) 主角色 master ,管理整个集群的资源 从角色 workers,管理

井点降水系统布置

1)面状降水工程降水井点宜沿降水区域周边呈封闭状均匀布置,距开挖上口边线不宜小于1m。 2)线状、条状降水工程降水井宜采用单排或双排布置,两端应外延条状或线状降水井点围合区域宽度的(1~2)倍布置水井。 3)当真空井点孔口至设计降水水位的深度不超过6.0m时,宜采用单级真空井点;当大于6.0m 且场地条件允许时,可采用多级真空井点降水,多级井点上下级高差宜取4.0~5.0m; 4)井点系统的平

MapReduce实现报告-容错

MapReduce的容错 mapreduce常用语大数据处理,需要在集群中利用多台机器一起工作,所以必须能够有容错能力,能从容的处理突发的机器状况 worker Failure master会定期的对所有worker发送请求,像心跳机制,虽然都是leader或者master发送但是raft里面的心跳是leader发送给所有follower告知他们我有心跳,防止follower发起leader选举,

专利领域的人工智能及大模型应用汇总_专利ai

最近,有跟专利领域的朋友在研究大模型的应用,顺带整理了目前全球这个领域的AI系统或者有AI加持的信息系统。供大家参考,排序不代表重要性。芽仔开发者:智慧芽信息科技(苏州)有限公司 智慧芽拥有足够多数量的专利数据(包括韩文/英文专利公报、通知书、机器翻译、CPC分类、机器阅读信息、咨询案例集等&#x