人工智能

一文讲完random:python中的随机模块

我们在python工程和数据分析中经常用到随机的操作,比如随机生成某个值,对一串数据进行随机排序等等。random是python一个很强的第三方库,可以实现常用的随机算法。 安装:pip install random 一:生成随机的数字 0~1之间的随机小数(float):random.random() a~b之间的随机小数(float):random.uniform(a, b) [a, b)之

R语言-超大型数据框与稀疏矩阵的切片-处理as.matrix方法的“problem too large”异常

单细胞组学数据分析接触到的项目大都使用平面文件(rds,txt,tsv,csv,mtx)进行数据存储。有时候,我们会操作相当大的平面文件,而超大型的数据集如(一个包含约 100 万个细胞和约 3 万个基因的表达矩阵)在进行数据类型转换等处理的时候会遇到异常Error in asMethod(object) : Cholmod error 'problem too large',指的是其中 as.

【AI云原生】1、Function Calling:大模型幻觉破解与Agent底层架构全指南(附Go+Python实战代码)》

引言:大模型的"致命短板"与Function Calling的诞生当我们向大模型提问"2024年诺贝尔物理学奖得主是谁"时,它可能会自信地给出一个不存在的名字;当计算"12345×67890"时,它可能返回一个看似合理却错误的结果——这就是大模型的"幻觉"问题,也是制约其在专业领域应用的核心瓶颈。大模型为何会产生幻觉?根本原因有两点:一是训练数据的局限性,模型无法覆盖实时更新的信息(如最新奖项、

m6A相关研究到底还有什么新方向

The m6A-Related Long Noncoding RNA Signature Predicts Prognosis and Indicates Tumor Immune Infiltration in Ovarian Cancer m6A相关的长非编码RNA特征可预测预后并显示卵巢癌的肿瘤免疫浸润情况 发表期刊:Cancers (Basel) 发表日期:2022 Aug 22 影响因

探索Maas平台与阿里 QWQ 技术:AI调参的魔法世界

摘要:本文介绍了蓝耘 Maas 平台在人工智能领域的表现及其核心优势,包括强大的模型支持、高效的资源调度和友好的操作界面。文章还探讨了蓝耘 Maas 平台与阿里 QWQ 技术的融合亮点及应用拓展实例,并提供了调参实战指南,最后对蓝耘 Maas 平台的未来发展进行了展望。1.蓝耘 Maas 平台初印象以下是关于“Maas”和“阿里 QWQ”的概

Scissor:联合表型数据,Bulk-seq和scRNA(2)

前面一个帖子讲了scissor的原理以及paper中的一些应用实例。几天我们来测试这个工具。 ========安装======== devtools::install_github('sunduanchen/Scissor') devtools::install_github("jinworks/scAB") 注:因为我们还要用到scAB工具中的例子,所以顺便安装一下。 library(Sciss

先为不可胜——中小企业生存之道38

第五章 第4节 胜任特征模型         企业选人和用人需要科学的标准,也就是常说的职务说明书或者叫岗位描述。岗位胜任特征模型就是主要解决企业中不同岗位需要明确的岗位关键胜任力素质标准量化的问题,解决实践中我们遇到的什么素质类型的人能够在这个岗位上产生高绩效的问题。         胜任特征指能将某一工作(或组织、文化)中有卓越成就者与表现平平者区分开来的个人的潜在特征,它可以是动机、特质、自

JIRA效能指标统计与展示

当项目实现了全线上化管理后,我们固然可以通过筛选器读取JIRA数据,以excel的形式下载下来,再进行计算分析,并用excel图标展示效能指标结果。对于单独小项目而言是可以的,当项目很大,参与的人很多,或者组织内项目很多, 人工统计效能的效率太低了。我们可以通过更加高效的方式来统计效能指标。 1 设计SQL语句来读取JIRA数据,可是设计周期性读取 JIRA数据库及常用SQL   2 通过pyth