人工智能

初等细胞自动机

书名:代码本色:用编程模拟自然系统 作者:Daniel Shiffman 译者:周晗彬 ISBN:978-7-115-36947-5 第7章目录 7.2 初等细胞自动机   本章将从Wolfram理论的模拟开始,为了理解Wolfram提出的初等CA模型,我们要先问自己几个问题:“你能想象到的最简单的细胞自动机是什么?”   问这个问题的意义在于:即使在最简单的CA模型中,我们也能看到复杂系统的

TRAE调教指南:用6A工作流项目规则+5S敏捷个人规则打造高效AI开发流程

TRAE调教指南:用6A工作流项目规则+5S敏捷个人规则打造高效AI开发流程 引言:从"AI瞎写"到"精准交付"的实战手册 一、什么是Rules:让AI"听话"的底层逻辑 1. 告别重复指令疲劳 2. 实现"千人千面"的个性化适配 3. 构建"项目级"的

转录组丨limma差异表达分析,绘制火山图和热图

limma差异表达分析 本篇笔记的内容是在R语言中利用limma包进行差异表达分析,主要针对转录组测序得到的基因表达数据进行下游分析,并将分析结果可视化,绘制火山图和热图 [TOC] 基因表达差异分析是我们做转录组最关键根本的一步,不管哪种差异分析,其本质都是广义线性模型,limma也是广义线性模型的一种,其对每个gene的表达量拟合一个线性方程。 limma包是2015年发表在Nuclei

一文详解对抗训练方法

对抗训练方法 Adversarial learning主要是用于样本生成或者对抗攻击领域,主要方法是通过添加鉴别器或者根据梯度回传生成新样本,其主要是为了提升当前主干模型生成样本的能力或者鲁棒性 一. 对抗训练定义 ==对抗训练是一种引入噪声的训练方式,可以对参数进行正则化,提升模型鲁棒性和泛化能力== 1.1 对抗训练特点 相对于原始输入,所添加的扰动是微小的 添加的噪声可以使得模型预测错

概率

图片 侵删 两个人相遇的概率是0.00478,相爱的概率是多少?1、两个人相遇的概率是0.00478,除了幸运,我想不出别的词。而被爱,则是荣幸。 据说在这个世界上,一个人和另一个人,相遇的概率是千万分之一,而他们成为朋友的概率只有两亿分之一,而三个人能同行更是奇迹。没有人能代替你们之间的经历,没有人能扭曲你们之间的感情。在梦想这条路上,三个人才是最完美的。 很喜欢一句话:在这个世

R语言基础学习(一)

分享一下之前的笔记,顺带mark一下,减轻电脑存储负荷! R语言基础学习 数据分析的过程 数据采集(笔记,python等) 数据存储 数据分析(统计):使用统计方法,有目的地对收集到的数据进行分析处理,并且读取分析结果。 数据挖掘:data mining,一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘算法:二元分类法,数据预测器,回归,贝叶斯网络,logistic回归,序列,时

Deepseek结合PS实现自动抠图!AI还能这么用

​​今天,我们来聊聊如何利用deepseek结合Photoshop(PS),实现自动抠图。以前我们想要自动化的抠图,要么是手动去细致处理,要么就是用一些半成品工具,效果一般。但是,借助AI工具和PS的强大脚本功能,自动化抠图变得越来越简单,甚至可以批量抠图。【

2022-10-30备课双曲线第一节

双曲线的定义,动态演示图形形成情况。新课本上作图软件改版,所以出现了一些字母的变动。 标准方程公式的推导过程需要独立完成,训练数学运算。 如何区分焦点在哪个坐标轴上。为何有这种操作,如何理解和讨论呢? 哪种情况下不讨论焦点的位置直接使用模糊的双曲线方程形式? 假设模糊形式的注意事项,后面呈现异号的表示形式。 第三定义的推导过程,探究形式给出来,课本已经提醒仿照3.1节例3,结果一些同学有方向,细

小智AI如何接入你搭建的MCP Server?

前面,用两篇文章,分享了 MCP 的基本概念,并动手搓了一个 MCPClient: 搞不懂 MCP?那就动手搓一个… 搞不懂 MCP?那就动手搓一个…(续) 基于 MCP 的核心优势,我们实现了小智AI控制IoT设备的 LLM+MCP 方案:小智AI如

3.第三学段

 经历用字母表示数的过程,认识自然数的一些特征,理解小数和分数的意义; 能进行小数和分数的四则运算,探索数运算的一致性; 形成符号意识、运算能力、推理意识。 探索几何图形面积和体积的计算方法,会计算常见平面图形的周长和面积,会计算常见立体图形的体积和表面积; 能用有序数对确定占的位置,进一步认识图形的平移、旋转和轴对称;  形成量感、空间观念和几何直观。 经历收集、整理和表达数据的过