人工智能
ggplot2图形艺术: 1. 绘图基础
Hadley Wickham大神的ggplot2. Elegant Graphics for Data Analysis原版已经推到了第三版，
决定温故而知新。再来整理一遍。
在这一章节的内容里会学习到以下内容。
用mpg数据集进行ggplot2可视化
ggplot三要素: 数据，映射，图形
如何给plot添加变量
如何运用
一网打尽GEO数据集全目录信息
1 GEO菜单初览
1.1 GDS目录
1.2 GPL目录
1.3 GSE目录
1.4 GSM目录
2 使用R包rvest下载GEO菜单
2.1 以GPL数据的一个页面为例
2.2 批量下载GPL数据目录
2.3 批量下载GSE数据目录
2.4 批量下载GSM数据目录
2.5 保存及更新下载的数据
3 使用R包tidyverse整理GEO菜单
3.1 整理GPL数据目录
3.2 整理GSE数据目录
工作流 x 深度学习：揭秘蓝耘元生代如何用 ComfyUI 玩转 AI 开发
目录一、从 “代码噩梦” 到 “积木游戏”：我与工作流的初次碰撞二、深度学习：复杂而迷人的 “数字迷宫”（一）深度学习的神秘面纱（二）深度学习的发展历程（三）深度学习面临的挑战三、ComfyUI到底是啥？它能吃吗？四、深度学习的 “脚手架”：为什
不试图预测只努力创造
我的朋友，你学习《易经》，因为很多老师推荐，这是一本智慧的书，从中可以懂得世界缘由、未来趋势。
听过很多次课，却缺乏深度掌握。上课环顾左右，同学大多比我认真，能理解老师讲解。一个同学被叫上讲台，对卦象详细分析，得出结论，让人惊讶。开始到结束，我表示了配合姿态，但确实没有真正懂得，后续可能会深入研究。
原因之一，学习之初有一种感受，从实践工作中，得到未来愿景，不应预测，规划计划不是应
AI的提示词专栏：Prompt 的 “逆向工程”，从错误答案回溯改进思路
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该文聚焦 Prompt 逆向工程，阐述其通过分析大语言模型错误输出，反向推导 Prompt 缺陷并优化的核心价值，能助力使用者脱离低效试错调整。文章先分类梳理事实性错误、逻辑断裂错误等四类典型错误及对应 Prompt 缺陷，再详解错误
毛虫和瓢虫2——简单分类器，一小步的威力
上文讲到，毛虫与瓢虫的分类器，如果每次按照输入的新样本与原分类直线的误差进行斜率调整，都会导致一个严重的问题：似乎之前训练的样本带来的效果消失了，仅仅留下了最新样本带来的收益。这样的话，那么多样本还有什么意义呢？
所以，要找一个办法来规避这个问题。
其实方法非常简单，就是你别因为一个新样本变化那么大，只用以一个小比例来挪动一下斜率，向着好的方向走一点，那么每次一小步，成功一大步（好像
【JAVA 进阶】SpringAI人工智能框架深度解析：从理论到实战的企业级AI应用开发指南
文章目录
引言
1. SpringAI框架概述与核心架构
1.1 SpringAI框架简介与发展背景
1.1.1 SpringAI的核心价值
1.1.2 技术架构概览
1.2 SpringAI核心组件解析
1.2.1 模型管理器（Model Manager）
1.2.2 提示模板引擎（Prompt Template En
Flink 使用之 Yarn 资源问题排查
Flink 使用介绍相关文档目录
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前言
Flink作业提交的时候会遇到任务无法提交，或者是长时间处于ACCEPTED状态。此时需要重点排查Yarn的资源的相关配置。
本篇为大家带来Flink on Yarn 资源问题的排查思路。
典型报错
Flink on Yarn程序提交的时候如果资源不足，JobManager会出现类似如下的错误：
java.util.conc
从头到尾，手把手教你使用扣子（coze）搭建自己的AI智能体
一：什么是智能体智能体就像是一个有“脑子”的帮手。它存在于某个环境中（比如手机、电脑、机器人、甚至网络里），能自己观察周围的情况，思考该做什么，然后主动采取行动去完成目标。举个例子：1. 手机里的语音助手(Siri、小爱同学)：你说话它听（感知环境）ÿ
