人工智能
AI赋能原则3解读思考：可得性时代-AI 正在重写人类能力结构的未来
目录一、AI 是“能力结构”的改变，而不是“能力强度”的提升（一）人类能力的结构属性：稀缺、线性、不可复制（二）AI 能力的结构属性：非稀缺、并行化、可复制（三）二者能力结构的根本差异二、可得性：未来竞争力差异的终极变量（一）可得性
飞算Java AI：专为 Java 开发者打造的智能开发引擎
目录一，核心功能1，智能编码（AI Coding）2，AI 驱动测试（AI Testing）3，智能运维（AIOps）4，工程化支持二、注册与上手：3 分钟快速开始1，访问官网2，填写注册信息 三、使用样
答读者问(6)：单细胞TPM矩阵如何分析？
问题
一、有的文章只提供TPM的单细胞表达矩阵，可以用seurat分析吗？
二、分析流程和用count矩阵有什么不同？
三、10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗？
先来看看第3个小问题
10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗？
答案是不需要。
我们看一下seurat里面NormalizeData()函数是如何做标准化，然后求Log。
test.seu <-
【案例分享】AI使用分享｜如何运用 GPT完成小任务并提升效率 —— Prompt 与案例整理
AI 使用分享｜如何运用 GPT 完成小任务并提升效率 —— Prompt 与案例整理
摘要: 随着生成式 AI 模型（如 ChatGPT、GPT-4、Claude、Gemini 等）的普及，越来越多的开发者、学生、职场人士开始尝试在工作与学习中引入 AI 工具。然而，很多人依旧停留在“问问问题”的层面，缺乏
ScheduledThreadPoolExecutor踩过最痛的坑
概述
最近项目上反馈某个重要的定时任务突然不执行了，很头疼，开发环境和测试环境都没有出现过这个问题。定时任务采用的是ScheduledThreadPoolExecutor，后来一看代码发现踩了一个大坑....
还原"大坑"
这个坑就是如果ScheduledThreadPoolExecutor中执行的任务出错抛出异常后，不仅不会打印异常堆栈信息，同时还会取消后面的调度, 直接看例子。
@Test
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