为什么要学习人工智能（AI）？—— 未来已来，AI引领时代变革
未来已来，AI引领时代变革在这个日新月异的时代，人工智能（AI）正以不可阻挡之势重塑着我们的世界。从教育的深耕细作到科研的突破创新，从行政的效率提升到管理的智慧化转型，AI技术如同一股强大的潮流，渗透到了各行各业的每一个角落。如果你还在对是否学习AI犹豫不决，那么不妨跟随我的笔触&#x
人工智能
kotlin<第十篇>：Flow-异步流
Flow: 是一种类似于序列的冷流，flow构建器中的代码直到流被收集的时候才运行。
流的连续性：流的每次单独收集都是按顺序执行的，除非使用特殊操作符。
从上游到下游每个过渡操作符都会处理每个发射出的值，然后再交给末端操作符。
flow构建器创建一个函数
返回多个值，而且是异步的，不是一次性返回
（1）构建流的三种方式
// flow构建器创建一个函数
// 返回多个值，而且是异步的，不是一次性返
R语言rhdf5读写hdf5文件(.h5)并展示文件组织结构和索引数据实现
h5只是一种简单的数据组织格式【层级数据存储格式(HierarchicalDataFormat：HDF)】，该格式被设计用以存储和组织大量数据。
h5数据存储结构.jpg
在一些单细胞文献中，作者通常会将分析的数据上传到GEO数据库保存为.h5格式文件，而不是我们常见的工程文件(rds文件，表格数据等)，所以为了解析利用这些数据需要对hdf5格式的组织结构有一定的了解。（注：在Se
FMRI任务态数据SPM批处理_code操作
引言
此前先是总结了spm处理任务态数据的点击操作，后又结合dpabi进行了批量处理的改进。近两天学会了直接修改spmBatch的code，进行循环处理。比想象中的简单一些，所以这次完整的介绍一下只用SPM进行批量处理的操作方法。
一、SPM单个被试任务态数据的batch设置
这些设置在之前的文章中已经讲过就不再赘述。
这里纠正一个之前的错误，在batch中关联realign结果时，需要选择r
DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini四大AI模型深度解析：谁才是你的最佳助手
在AI技术爆发的今天，DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini这四大主流模型各显神通。本文大白话帮你理清它们的优缺点，看完就知道该选谁干活了！
一、四大金刚的看家本领1. DeepSeek：省钱小能手 这个国产AI最擅长精打细算，训练成本只要557万美元（其他家动不动上亿）&#x
跟着Nature Communications学作图--复杂散点图
复杂散点图
从这个系列开始，师兄就带着大家从各大顶级期刊中的Figuer入手，从仿照别人的作图风格到最后实现自己游刃有余的套用在自己的分析数据上！这一系列绝对是高质量！还不赶紧点赞+在看，学起来！
参考文献
本期分享的是Nature Communications上一篇关于机器学习的文章中的散点图。
这个散点图的亮点在于充分利用了散点的填充和描边属性，将两者与图形要表达
k8s集群Job负载支持多个Pod可靠并发执行，如何权衡利弊选择适合的并行计算模式？
1.简单聊聊你对工作负载Job的理解？
在说工作负载Job执行原理之前，先了解下为什么会需要Job负载？
对于ReplicaSet、ReplicationController等持久性负载来说，它们的职责是让Pod保存预期的副本数量，稳定持久运行。
除非主动去更改模板，进行扩缩操作，否则这些Pod一直持久运行，并且运行的是持久性任务，比如Nginx，MySQL等。同样，任务除了持久任务外，也有非持久
心理学研究方法（22）
中原焦点团队坚持分享第1084天（20230123）
主因素分析使用最广泛，它可以运用每一变量与其它所有变量的平方和作为公共因素方差的估计值。人们主张以主因素分析确定基本因素数目，以最大似然因素分析求出因素荷重的准确值。
传统因素分析法采用重心法。
因素分析的基本步骤：
1、数据的采集，要求连续的，不间断的数据资料。从同一总体抽样，运用等距或等比量表测定，获得原始数据，应力求数据测量的高效度，防止
跟着Nature Communications学数据分析：R语言做随机森林模型并对变量重要性排序
论文
Drivers and trends of global soil microbial carbon over two decades
#data-availability
这个里面有很多地图的图
还有自定义图例形状的代码
数据和代码
