DDD碎片记录 01.落地到数据库设计
系统用例设计，分析系统需要完成的功能。
分析系统的业务实体，在领域模型分析中采用类图的形式，每个类可以通过其属性来表述数据结构，又可以通过添加方法来描述对数据结构的处理。
因此在领域模型的设计过程中，即完成了对数据结构的梳理，也确定了系统对这些数据结构的处理。
该过程的核心是领域模型的设计，这样可以知道系统的数据库模型设计与程序设计
数据库设计会弱化成领域对象持久化设计的一种实现方式。
什么叫领域
人工智能
单细胞转录组之使用CellChat对单个数据集进行细胞间通讯分析
1.CellChat对象的创建、处理及初始化
1.1 使用Seurat对象创建CellChat对象
1.2 使用表达矩阵创建CellChat对象
1.3 设置配体受体交互数据库
1.4 表达数据的预处理
2.细胞通信网络推断
2.1 计算通信概率并推断cellchat网络
2.2 提取推断的cellchat网络作为数据框架
2.3 在信号通路级别推断细胞-细胞通信
2.4 计算整合的
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当人人都会用AI，你靠什么脱颖而出？
文章目录
一、引言：AI时代，你真的准备好了吗？
二、脉向AI：连接AI与普通人的桥梁
2.1 什么是脉向AI？
2.2 脉向AI的合作生态
2.3 为什么你需要关注脉向AI？
三、本期重磅：《小Ni会客厅×AI熊厂长》深度对话
3.1 访谈背景
3.2 核心观点一
AI大模型40年发展历程与未来统一趋势研究
1. AI 大模型发展研究背景与目标
1.1 研究范围界定（1986-2026 年）本研究聚焦于 1986 年至 2026 年这四十年间人工智能大模型的发展历程。选择 1986 年作为起点，是因为这一年 David Rumelhart、Geoffrey Hinton 和 Ronald Williams 在《Nature》杂志上发表了关于反向传播算法的里程
13.python上下文管理器详解
使用上下文管理器，可以让代码更加优雅简洁。当然，上下文的管理器的作用不止于此，它内部的实现机制，能很好的处理代码异常，提升代码的复用性
1、先看看最简单的例子，with语句
# 创建一个文件写入字符串“Python”
f = open('123.txt', 'w')
f.write("python")
f.close()
# 使用with语句调用上下文实现文件写入操作
with open(
训练深度学习模型的技巧
最核心的技巧：数据集足够大且标记良好，就可以在不更改模型或训练设置的情况下获得良好的结果
但是，获得大量标记良好的数据集是有很高成本的，当数据集达不到上述要求时，可以遵循下面的技巧。
第一：先使用默认设置获得一个基准性能(baseline performance)，找出需要改进的地方。借助wandb/tensorboard等工具，查看：train losses, val losses, mAP，P
