人工智能
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
SAS编程-Efficacy：如何利用Logistic回归模型预测事件发生概率？
项目中一张Table需要基于Logistic回归模型，输出某事件发生的概率。该模型中，因变量为二分类资料，表示事件发生与否；自变量为定量资料。Table中需要输出，当自变量为特定值时，事件发生的概率以及对应的可信区间。
这篇文章简单介绍回归模型，然后分享Logistic回归模型预测概率的SAS程序实现。
1. 回归模型简介
我们常说的自变量(X)与因变量(Y)的关系是，自变量影响因变
ChatGPT 背后的数学
ChatGPT是由OpenAI开发的语言模型，它使用深度学习在自然语言中生成类似人类的响应。它基于转换器架构，并在大量文本数据语料库上进行训练，以生成连贯且有意义的答案。ChatGPT 背后的数学很复杂，涉及几种深度学习技术。
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转换器架构
转换器架构是一种深度学习模型，由Vaswani等人在论文“注意力是你所需要的一切”中引入。它是一种神经网络架构，使用自注意机制来
