人工智能
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
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
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今天的推
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
为什么在React地图组件里，memo 不是优化，而是生存?
在地图、Canvas、WebGL 这类组件中，memo 不是优化手段，而是“生存边界”。
本文将系统讲清：
为什么底图类组件对 React 来说是灾难级存在
React render 对底图意味着什么
memo 在极端性能场景中的真实作用
如何用 memo + imperative API 构建“不会抖动”的底图架构
如果你正在使用 Mapbo
【AI】大语言模型 (LLM) 产品的开发流程参考
🔥小龙报：个人主页 🎬作者简介：C++研发，嵌入式，机器人等方向学习者 ❄️个人专栏：《AI》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生
文章目录
前言
一、个人开发者的大语言模型 (LLM) 产品的开发流程参考
1.1 准备工作
1.2 构建知识库索引
1.3 定制大模
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
