跟着 Cell 学作图 | 桑葚图(ggalluvial) 桑葚图.jpg 今天我们复现一幅2021年Cell上Graphical abstract的图。 Title:Human oral mucosa cell atlas reveals a stromal-neutrophil axis regulating tissue immunity DOI:10.1016/j.cell.2020.07.009 [TOC] 22 读图 人工智能 2025年06月12日 164 点赞 0 评论 13337 浏览
XXL-JOB日常实用进阶,包括分片任务,阻塞处理策略,路由策略,运行模式 主要包括XXL-JOB日志清理,包括分片广播任务,阻塞处理策略,路由策略,运行模式,创建子任务 如果查看XXL-JOB基本使用和整合SpringBoot,请参考我另一篇文章:XXL-JOB基本配置使用 导语:XLL-JOB是分布式任务调度平台,常见功能特性: 1、简单:支持通过Web页面对任务进行CRUD操作,操作简单,容易上手 2、动态:支持动态修改任务状态,启动/停止任务,以及终止运行中的任 人工智能 2025年06月18日 51 点赞 0 评论 13334 浏览
基于YoloV11和驱动级鼠标模拟实现Ai自瞄 本文将围绕基于 YoloV11 和驱动级鼠标实现 FPS 游戏 AI 自瞄展开阐述。 需要着重强调的是,本文内容仅用于学术研究和技术学习目的。严禁任何个人或组织将文中所提及的技术、方法及思路应用于违法行为,包括但不限于在各类游戏中实施作弊等违规操作。若因违反此声明而产生的一切法律后果,均与本文作者无关。 一、原理AI 自瞄是一种借助人工智能技术自动控制瞄准 人工智能 2025年06月08日 90 点赞 0 评论 13328 浏览
毕业论文AIGC高?5个方法有效降低AI率,消除AI痕迹! 现在很多学校要求毕业论文基本都要检测AIGC了。AIGC是指人工智能生成的内容,现在无论是毕业论文还是期刊投稿,都会检测论文是否由AI生成的,比如知网、维普、万方、Turnitin、MasterAI率检测等。如果你的论文使用了AI工具辅助写作,自己提前进行AIGC检测,必要时降低AIGC率是很有必要的,那么 人工智能 2025年04月29日 70 点赞 0 评论 13326 浏览
用小饼图代替点图里的点 0.起因 最近在群里看到一个图,棒棒糖图的点用饼图代替了。 然后又看到一个文章里,用饼图代替了富集分析的点图,妙啊~ 这个地球上有什么漂亮的图能躲过我的小胖手呢?画他! 1.搜索 试了几个不同的关键词,最后这样搜到了。 答案指向一个包,名叫scatterpie。一看作者,啊,这不是Y叔嘛~ 2. 跑示例代码 2.1 示例数据 set.seed(123) l 人工智能 2025年08月27日 181 点赞 0 评论 13316 浏览
AI大模型ms-swift框架实战指南(三):模型部署初体验 系列篇章💥 No. 文章 1 AI大模型ms-swift框架实战指南(一):框架基础篇之全景概览 2 AI大模型ms-swift框架实战指南(二):开发入门之环境准备 3 AI大模型ms-swift框架实战指南(三):模型部署初体验 人工智能 2025年04月24日 199 点赞 0 评论 13280 浏览
PyTorch生成式人工智能(30)——扩散模型(Diffusion Model) PyTorch生成式人工智能(30)——扩散模型(Diffusion Model) 0. 前言 1. 去噪扩散模型简介 1.1 正向扩散过程 1.2 逆向扩散过程 1.3 训练去噪 U-Net 模型流程 2. 数据处理 2.1 使用花卉图像作为训练数据 2.2 可视化前向扩散过程 3. 构建去噪 人工智能 2025年10月25日 192 点赞 0 评论 13270 浏览
从单个miRNA入手,构建预后模型指导癌症治疗(IF6+) Comprehensive Analysis of the Prognostic Significance of Hsa-miR-100-5p and Its Related Gene Signature in Stomach Adenocarcinoma Hsa-miR-100-5p及其相关基因特征在胃腺癌中的预后意义的综合分析 发表期刊:Front Cell Dev Biol 发表日期:202 人工智能 2025年06月18日 184 点赞 0 评论 13227 浏览
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 人工智能 2025年07月08日 66 点赞 0 评论 13195 浏览
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( 人工智能 2025年06月13日 195 点赞 0 评论 13170 浏览