一文搞懂池化层！Pooling详解(网络下采样篇)
池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说，CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层
一. 池化的目的及作用
池化层大大降低了网络模型参数和计算成本，也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说，池化层主要有以下五点
人工智能
MCScanX安装与使用 (2022)
为什么要写这篇文章：
最近因为需要用到MCScanX画两个物种的共线性点图，但是发现搜到的blog中所提供的安装方法都不太相同，且在都会出现或多或少的问题，另外搜到的所有blog安装链接
下载安装包以及需要的环境
需
医疗AI中GPU集群设计与交付实践
引言随着人工智能在医疗领域的应用不断深化，GPU 千卡集群已经成为支撑大规模医疗 AI 模型训练与推理的关键基础设施。 不同于互联网推荐、搜索等场景，医疗 AI 对可靠性、精度和稳定性的要求极高。 任何训练过程中的波动，都会影响模型在临床中的应用价值。
医疗 AI 的快速发展
医学影像：CT、MRI、病理切片大模型推动了智能诊断的发展。
基因组学：深度学习在基因测序
敏感与钝感的趋向变化2023-04-25
ww：对外在环境与各种因素的敏感度
AI语言模型对外在环境和各种因素的敏感度是由其训练数据和算法所决定的。训练数据的质量和种类决定了模型的语言理解能力和对不同话题的敏感度。算法的优化程度和参数设置也会影响模型对外在环境和各种因素的敏感度。同时，AI语言模型还受到用户输入信息的影响，输入的内容和形式也会影响模型的输出结果。因此，为了提高AI语言模型对外在环境和各种因素的敏感度，需要不断优化训练数据
分布式系统的5大特征
分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
严格地讲，同一个分布式系统中的计算机在空间部署上是可以随意分布的，这些计算机可能被放在不同的机柜上，也可能在不同的机房中，甚至分布在不同的城市。无论如何，一个标准的分布式系统在没有任何特定业务逻辑约束的情况下，都会有如下几个特征。
分布性
分布式系统中的多台计算机都会在空间上随意分布，同时，机器
【AI视频】从单模型，到AI Agent工作流
不用手搓AI视频工作流了，试试CrePal的Agent模式
写在最前面
技术人的“AI创作”痛点：我们到底在烦什么？
Agent工作流实战：一次“小猫做饭”的自动化项目管理
从执行到交付：Agent的全程托管
亮点：Agent如何实现精细化控制与高效迭代？
模板，但不止于模板
AI数字人：繁荣背后的伦理困境与法律迷局（8/10）
摘要：本文深入剖析 AI 数字人从虚拟走向现实的历程，阐述其融合多技术实现从静态到动态交互的跨越，爆发式应用于各领域带来的商业价值与社会影响，同时直面由此引发的伦理法律挑战，包括身份认同、数据隐私、责任归属及权利保护等困境，最后从技术、法律、社会层面探索破局之路，展望构建 “技术 - 伦理 -
IntelliJIDEA-AI工具与插件全解析
IntelliJ IDEA AI工具与插件全解析IntelliJ IDEA（以下简称IDEA）作为Java开发的主流IDE，通过丰富的AI工具和插件可大幅提升编码效率。以下介绍官方集成功能、热门AI插件及实用技巧，帮助你实现“智能编码”。
一、IDEA官方AI功能
1. AI Assistant（内置AI助手）
【AI】AI编程助手：Cursor、Codeium、GitHub Copilot、Roo Cline、Tabnine
文章目录
一、基本特性对比
二、收费标准
三、私有部署能力
1、Tabnine
2、Roo Code
三、代码补全与自然语言生成代码
四、安装
独立的IDE安装
插件安装
五、基本使用
（一）Cursor
（二）GitHub Copilot
1、获取代码建议
2.聊天
1）上下文
2&
affy 包处理affymetrix 表达谱芯片
在正式开始操作前做了一些资料的收集，正好搜到了18级学姐的CSDN文章，从她的作业流程中参考了很多↓
用Bionconductor的affy包处理.cel文件_affy包怎么用
还记得大二学统计的时候，段哥苦口婆心劝我们多看help，这次作业Help还help了我挺多的
整个作业的流程我用到的三个包
library(affy)
library(GEOquery)
library(dplyr)
