一网打尽GEO数据集全目录信息
1 GEO菜单初览
1.1 GDS目录
1.2 GPL目录
1.3 GSE目录
1.4 GSM目录
2 使用R包rvest下载GEO菜单
2.1 以GPL数据的一个页面为例
2.2 批量下载GPL数据目录
2.3 批量下载GSE数据目录
2.4 批量下载GSM数据目录
2.5 保存及更新下载的数据
3 使用R包tidyverse整理GEO菜单
3.1 整理GPL数据目录
3.2 整理GSE数据目录
人工智能
工作流 x 深度学习：揭秘蓝耘元生代如何用 ComfyUI 玩转 AI 开发
目录一、从 “代码噩梦” 到 “积木游戏”：我与工作流的初次碰撞二、深度学习：复杂而迷人的 “数字迷宫”（一）深度学习的神秘面纱（二）深度学习的发展历程（三）深度学习面临的挑战三、ComfyUI到底是啥？它能吃吗？四、深度学习的 “脚手架”：为什
不试图预测只努力创造
我的朋友，你学习《易经》，因为很多老师推荐，这是一本智慧的书，从中可以懂得世界缘由、未来趋势。
听过很多次课，却缺乏深度掌握。上课环顾左右，同学大多比我认真，能理解老师讲解。一个同学被叫上讲台，对卦象详细分析，得出结论，让人惊讶。开始到结束，我表示了配合姿态，但确实没有真正懂得，后续可能会深入研究。
原因之一，学习之初有一种感受，从实践工作中，得到未来愿景，不应预测，规划计划不是应
毛虫和瓢虫2——简单分类器，一小步的威力
上文讲到，毛虫与瓢虫的分类器，如果每次按照输入的新样本与原分类直线的误差进行斜率调整，都会导致一个严重的问题：似乎之前训练的样本带来的效果消失了，仅仅留下了最新样本带来的收益。这样的话，那么多样本还有什么意义呢？
所以，要找一个办法来规避这个问题。
其实方法非常简单，就是你别因为一个新样本变化那么大，只用以一个小比例来挪动一下斜率，向着好的方向走一点，那么每次一小步，成功一大步（好像
预热： 四维（及以上）概念
什么是四维？
或许你压根就没接触过，你只知道什么是三维。
那么这一章节，就是带你接触四维概念的。
首先，最基础的定义想必大家都知道：
一维点，二维线，三维体，四维是时间，五维······
光是讲概念真的非常好理解，就是在三维的抽象概念上加上时间轴【虚指】
啊问题来了，四维空间是什么样的？
（以下为个人观点）
我们都知道，高维可以看到低维，但低维不可以看到高维。
我们看不到四维。
举一个很著名的悖
Flink 使用之 Yarn 资源问题排查
Flink 使用介绍相关文档目录
Flink 使用介绍相关文档目录
前言
Flink作业提交的时候会遇到任务无法提交，或者是长时间处于ACCEPTED状态。此时需要重点排查Yarn的资源的相关配置。
本篇为大家带来Flink on Yarn 资源问题的排查思路。
典型报错
Flink on Yarn程序提交的时候如果资源不足，JobManager会出现类似如下的错误：
java.util.conc
【JAVA 进阶】SpringAI人工智能框架深度解析：从理论到实战的企业级AI应用开发指南
文章目录
引言
1. SpringAI框架概述与核心架构
1.1 SpringAI框架简介与发展背景
1.1.1 SpringAI的核心价值
1.1.2 技术架构概览
1.2 SpringAI核心组件解析
1.2.1 模型管理器（Model Manager）
1.2.2 提示模板引擎（Prompt Template En
AI的提示词专栏：Prompt 的 “逆向工程”，从错误答案回溯改进思路
AI的提示词专栏：Prompt 的 “逆向工程”，从错误答案回溯改进思路
该文聚焦 Prompt 逆向工程，阐述其通过分析大语言模型错误输出，反向推导 Prompt 缺陷并优化的核心价值，能助力使用者脱离低效试错调整。文章先分类梳理事实性错误、逻辑断裂错误等四类典型错误及对应 Prompt 缺陷，再详解错误
从头到尾，手把手教你使用扣子（coze）搭建自己的AI智能体
一：什么是智能体智能体就像是一个有“脑子”的帮手。它存在于某个环境中（比如手机、电脑、机器人、甚至网络里），能自己观察周围的情况，思考该做什么，然后主动采取行动去完成目标。举个例子：1. 手机里的语音助手(Siri、小爱同学)：你说话它听（感知环境）ÿ
