R进行两因素重复测量方差分析并可视化(双组折线图) 在仙桃学术上的生信工具里面,有一个折线图的绘图工具,可以很快速便捷的得出结论并可视化结果,当然不是说这个功能有多强大,而是统计学方法非常专业。 比如用它自带的数据 通过无脑式的鼠标点击,可得到下面一系 人工智能 2025年05月10日 163 点赞 0 评论 17625 浏览
人工智能从入门到精通:大语言模型(LLM)应用开发流程与实战项目 第十三篇:大语言模型(LLM)应用开发流程与实战项目 学习目标💡 理解大语言模型(LLM)应用开发的完整流程 💡 掌握 RAG(检索增强生成)、Agent 等主流 LLM 应用架构的设计与实现 💡 学习使用 LangChain 工具开发 LLM 应用的 人工智能 2026年02月17日 182 点赞 0 评论 17660 浏览
GPT4来了 近年来,人工智能技术的发展日新月异,越来越多的AI技术被应用到各个领域中。其中,自然语言处理技术在人工智能领域中占据了重要地位。而GPT-4的发布,将为自然语言处理技术的发展带来新的变革。 GPT-4是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型,是GPT系列模型的最新版本。它是由OpenAI公司开发的,是目前市场上最为先进的自然语言处理模型之一。相比于之前的版本,GPT-4在模型规模、精度和效率等方面 人工智能 2025年03月31日 46 点赞 0 评论 17667 浏览
按照员工部门进行分级1 import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.function.Function; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; public class GroupingDemo1 { 人工智能 2025年04月21日 54 点赞 0 评论 17671 浏览
297个机器学习彩图知识点(12) 导读 本系列将持续更新20个机器学习的知识点,欢迎关注。 1. 随机梯度下降 2. 停用词 3. 不平衡数据策略 4. 过拟合策略 5. 监督式深度学习的核心规则 6. 监督&非监督学习 7. 支持向量机分类器 8. 软间隔分类 9. 支持向量 10. SVC的 人工智能 2025年11月10日 117 点赞 0 评论 17674 浏览
2022-06-12 我们所做的任何事情和要实现的任何目标,都需要使用一定的资源才能完成,客观上都存在着一个理想的资源使用的情形: 理想的资源使用的情形=有效的物质资源X有效的时间资源X有效的精神资源 但是,现实中资源使用的情形常常是这样的: 现实中资源使用的情形=(有效的物质资源+无效的物质资源)X(有效的时间资源+无效的时间资源)X(有效的精神资源+无效的精神资源 人工智能 2025年05月02日 101 点赞 0 评论 17700 浏览
跟着Plos Biology学作图:R语言ggplot2双Y轴折线图 论文 Large variation in the association between seasonal antibiotic use and resistance across multiple bacterial species and antibiotic classes 数据代码链接 今天的推 人工智能 2025年06月26日 127 点赞 0 评论 17703 浏览
数据中台分析—数据采集与清洗 上一篇《数据中台分析—什么是数据中台?》我们提到,什么是数据中台,数据中台的核心功能。那这一篇我们来研究一下,数据中台中最重要的一步,数据的采集和数据清洗: 数据采集与数据清洗 在做数据采集和数据清洗方式,需要考虑以下几点: 1、数据来源:确定需要采集的数据来源和数据类型,包括数据源的格式、协议、接口等。 2、数据采集方式:根据数据源的类型和数据采集的目的,选择合适的数据采集方式,例如 人工智能 2025年06月25日 113 点赞 0 评论 17713 浏览