scanpy数据整合批次效应去除原理
引用：葬花朴
1.scanpy.external.pp.mnn_correct**
第一步：将表达量按细胞进行归一化，计算细胞之间归一化后的Euclidean距离。
第二步：识别MNN（mutual nearest neighbors， 相互最近的邻居）：假设两个batch，寻找batch1中每一个细胞的在batch2中最近的k个细胞（knn1），对batch2进行相同操作（knn2），knn1和
人工智能
2. 从机器学习的基本概念开始
从我个人意愿来说呢，更想跳过这一章节。为什么呢？因为对我自己而言，再重温机器学习的基本概念，意义并不大，毕竟算法的代码实现都在玩了，基本概念也是清楚的，又不用参加考试，那么就更没有必要将概念教条式的背下来了。
不过，考虑到学习机器学习的还是存在一批“纯白”，甚至于是转行过来的，这些概念就有似乎有必要了。记得前段时间，我有个前同事，就报了一个人工智能的学习班。她的专业以及技能偏向，应属于广告营销领域
【kafka】kafka topic 扩分区、副本
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kafka rebalance机制
【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ④ ( 向量相似度计算 | 余弦距离 | 欧式距离 | OpenAI 文本向量模型 | 手动实现的 余弦相似度 和 欧氏距离 函数计算 )
文章目录
一、向量相似度计算
二、余弦距离
1、余弦距离 概念
2、余弦距离 特点
3、余弦距离 适用场景
4、余弦距离 代码示例
三、欧式距离
1、欧式距离 概念
2、欧式距离 特点
3、欧式距离 适用场景
4、欧式距离 代码示例
四、OpenAI 文本向量模型
1、OpenAI 的 text-embedding-ada-002 文本向量模型
2、使用
iOS 音频处理框架及重点 API 合集丨音视频工程示例
vx 搜索『gjzkeyframe』 关注『关键帧Keyframe』来及时获得最新的音视频技术文章。
毕加索《手里捧着鸽子的孩子》像素版
这个公众号会路线图 式的遍历分享音视频技术：音视频基础(完成) → 音视频工具(完成) → 音视频工程示例(进行中) → 音视频工业实战(准备)。
iOS/Android 客户端开发同学如果想要开始学习音视频开发，最丝滑的方式是对音视频基础概念知识有
华为数据之道｜03 差异化的企业数据分类管理框架｜②以统一语言为核心的结构化数据管理
结构化数据包括基础数据、主数据、事务数据、报告数据、观测数据、规则数据。
结构化数据的共同特点是以信息架构为基础，建立统一的数据资产目录、数据标准与模型。
基础数据用于对其他数据进行分类，在业界也称作参考数据。基础数据通常是静态的（如国家、币种），一般在业务事件发生之前就已经预先定义。它的可选值数量有限，可以用作业务或IT的开关和判断条件。当基础数据的取值发生变化的时候，通常需要对流程和IT系统
WorkManager中的线程处理
在 WorkManager 使用入门中，我们提到 WorkManager 可以代表您异步执行后台工作。该基本实现可满足大多数应用的需求。关于更高级的用例（例如正确处理正在停止的工作），您应了解 WorkManager 中的线程处理和并发机制。
对于 Kotlin 用户，WorkManager 为协程提供了一流的支持。如要开始使用，请将 work-runtime-ktx 包含到您的 gradle 文
为什么将大文件进行切片，比上传整个文件提升上传效率
1、假设一下子上传一个十几个G的大文件到服务器，对方服务器的剩余空间有可能装不下；将大文件进行切片，那上传的时候，对方就会以分片的形式进行储存。假设对方有多台服务器，其他切片还会分布式存储到别的机器上。不同机器上的切片还会进行切片的备份。理论上来说，提升了上传的稳定性和可靠性。
2、切片的工作是客户端做的，一个切片（block）默认大小为128兆。可以用128兆来区分是大文件还是小文件。
3、客户
华为昇腾310P 176T算力AI 智能计算模组规格书
目录
产
品介绍
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3
1、产品简介.............
