Genspark：重新定义搜索体验的AI智能体引擎
关于我们 飞书-华彬智融知识库
由前百度高管景鲲（Eric Jing）和朱凯华（Kay Zhu）联合创立的AI搜索引擎Genspark，正以革命性的技术架构和用户导向的设计理念，为全球用户带来一场搜索体验的范式革命。本文将基于Genspark官网及权威媒体报道，深度解析其核心功能、技术优势
人工智能
最新7+非肿瘤生信，机器学习筛选关键基因+样本验证。目前机器学习已经替代WGCNA成为筛选关键基因方法。非肿瘤生信分析欢迎咨询！
影响因子：7.31
关于非肿瘤生信，我们也解读过很多
目前非肿瘤中结合热点基因集，免疫浸润，机器学习，分型的分析是比较先进的。有需要的分析的朋友欢迎交流！！
研究概述：
心房颤动（AF）是缺血性卒中的主要危险因素，而仅凭临床特征和神经影像学表现都不能可靠地分类心源性栓塞性卒中（CE）。本研究旨在确定在心房颤动相关心源性栓塞性卒中（AF-CE）患者中具有诊断价值的新型潜在生物标志物，区
深度学习&PyTorch 之 DNN-回归
前面文章讲了PyTorch的基本原理，本篇正式用PyTorch来进行深度学习的实现。
一、基本流程
PyTorch建模的基本流程如下：
graph LR
A[数据导入] --> B[数据拆分]
B[数据拆分] --> C[Tensor转换]
C[Tensor转换] --> D[数据重构]
D[数据重构] --> E[模型定义]
E[模型定义] --> F[模型训练]
【WGCNA学习笔记】两次相关性分析
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行
学习要明确输入输出，多举例子，多找到应用场景，多进行检索练习——费曼学习法
之前总感觉WGCNA已经学习的差不多了，已经能够实际使用了，结果时间一长，就会把这个技能给生疏了，所以，记录下学习的过程，有助于自己的认识深入。
学习金字塔
WGCNA的两次相关性分析
第一次相关性分析
WGCNA第一次实际上是把众多的基因进行了一个归类，将具有
Sending build context to Docker daemon 数据很大
正在部署一个docker软件
进行docker build的时候发现文件非常大
Sending build context to Docker daemon xxGB
心中出现疑虑为何会这么大，是不是把自己有个文件夹几个T的数据也传过去了。查了一下果然
Docker client会发送Dockerfile同级目录下的所有文件到Dockerdaemon。
解决的方式：
在一个新的文件夹中进行
1分钟极速生成简历表单，AI与Flash Table实战让你领先一步
前言过去，开发和业务人员在制作复杂表单时，常常遇到流程繁琐、效率低下等问题。传统开发方式不仅耗时，还容易出现数据整合和交互设计的难题。现在有一个热门了低代码平台Flash Table，它简化了表单开发流程，让用户可以更快地创建和管理复杂表单，提高了整体效率。现在，开发者处理数据和交互问题变得更加轻松
hdWGCNA：单细胞WGCNA分析方法
WGCNA原理和分析流程
单细胞WGCNA分析方法+随机森林
0. 数据准备
输入数据集的要求：已经进行了如下分析的Seurat对象
导入演示数据
#官方演示数据集
wget
seurat_obj <- readRDS('Zhou_2020.rds')
图神经网络：GAT图注意力网络原理和源码解读（tensorflow）
标签：图神经网络，图注意力网络，注意力机制，GAT，tensorflow
本文内容分为三块：
GAT原理扫盲
GAT源码阅读（tensorflow）
GAT源码链路分析
GAT的GraphSAGE策略实现分析
原理初步理解
（1）从GNN，GCN到GAT
先看个哔哩哔哩视频理解一下，链接地址GAT原理视频链接
GNN学习的是邻居节点聚合到中心的方式，传统的GNN对于邻居节点采用求和/求平均的
