DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决
DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决
引言：AI 语言模型的时代浪潮
一、认识 DeepSeek 与 ChatGPT
（一）DeepSeek：国产新星的崛起
（二）ChatGPT：AI 界的开拓者
二、DeepSeek 与 ChatGPT 使用指南
人工智能
Java 开发新范式：飞算 AI 实现 “需求 - 设计 - 文档 - 代码“ 全链路自动化
免责声明: 此文章的所有内容皆是本人实验测评，并非广告推广，并非抄袭。如有侵权，请联系，谢谢!
引言：Java开发者的效率困境
在软件开发的修罗场里，每个开发者都有本难念的经：调试复杂SQL时的崩溃、面对祖传代码的无奈、紧急需求下的熬夜加班，这些都是开发者的家常便饭。传统开发工具在效
心理学研究方法（12）
中原焦点团队坚持分享第1074天（20230113）
Q技术是以人为分析单元，重点在分析人际的关系，是由斯蒂夫森提出，用以研究所谓人间关系。以Q方法论为基础，通过Q技术基础来说明Q方法的具体程序。适合于小样本或少数被试。运用测量之间的相关信息进行研究分类为R方法论。Q方法是计算人之间的相关，把人分成几种群类，从而分析不同类型的人员。
Q技术运用等级顺序程序对客体分类，客体可以是陈述语句、单词或图片
提取TCGA中mRNA或lncRNA表达矩阵
前面给大家讲解过新版的TCGA数据库中，RNAseq的表达矩阵中加入了一列gene type。
☞TCGA数据库悄咪咪更新了—RNAseq没有HTSeq-Counts了
我们在合并表达矩阵的时候，可以把这一列加入到矩阵里面
☞合并新版TCGA表达矩阵R代码叕更新了—RNA类型也给你提出来
☞零代码合并新版TCGA数据库RNAseq表达谱数据
然后根据type这一
Todis 中分布式 Compact 是怎么工作的？
你看到的Todis(外存版 Redis) 性能优势，主要来自底层的ToplingDB存储引擎！
ToplingDBfork 自 RocksDB，增加了很多改进，也修改了不少 bug，其中有几十个修改也给上游 RocksDB 发了 Pull Request。
目前 Todis 仍在邀请内测中，可通过7分钟视频教程快速开始
ToplingDB 相对于 RocksDB 做了很多改进，不过题主问的是分布式
Apache Pulsar——分层存储
前言
在一些流数据用例场景中，用户希望将数据长时间存储在流中。虽然 Apache Pulsar 对topic backlog的大小没有限制，但将所有数据存储在 Pulsar 中较长时间，存储成本比较大。分层存储支持在不影响终端用户的条件下，将较旧的数据移动到长期存储中。
在推荐服务中，开发者不希望限制 backlog 的大小。以音乐服务为例，终端用户每听一首歌，就向 topic 中添加一条消息。使
做核酸避免感染最有效的步骤
我们在做核酸时，最容易感染的其实就是在我们做核酸的这个区域里面······
比如说你在做核酸的时候，你前面的这个人他就是阳性的！
当然他是不知道的，他在做检测的时候，把这个口罩拿下来，他一口气喷出来，他喷出的这个气体里面都是有病毒的！
如果这个时候他突然走了，然后你过来了······
你在这个时候把口罩卸下来，然后你吸了一口气，ok！你立马就被感染了！
那么如何才能避免这种感染呢？
正确的方法是这
单细胞矩阵iNMF分解
原理
这是一篇发表GB上题目为《scINSIGHT for interpreting single-cell gene expression from biologically heterogeneous data》 的文章，利用 Integrate NMF 的方法解决单细胞批次整合的问题
越来越多的 scRNA-seq 数据强调需要综合分析来解释单细胞样本之间的异同。尽管已经开发了不同的批次效应
从踩坑到高效选型：基于 AI Ping 平台的 20+MaaS 供应商、220 + 模型服务性能（延迟 / 吞吐 / 可靠性）：深度评测与大模型选型指南
从踩坑到高效选型：基于 AI Ping 平台的 20+MaaS 供应商、220 + 模型服务性能（延迟 / 吞吐 / 可靠性）：深度评测与大模型选型指南
前言
大模型选型，我个人前段时间就面临这个问题，我们团队第一次要做智能客服项目，明确要求选 “性价比高、性能稳” 的国内大模型
