人工智能
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
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
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
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
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
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
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
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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
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
