网络拓扑图可以用AI绘制了吗？常用工具列举探索
绘制网络拓扑图，目前业内有多款工具可供选择，而在AIGC的大趋势下，如果能通过AI自动生成各类网络拓扑图就更香了；以此为目的，针对主要的几款工具进行了AI方面的探索，然而我们想的还是太美好了，AI的福音还没有吹到拓扑图绘制的领域，但从当下的几款工具，我们也可从功能上探知一二
人工智能
关于“量”现象的思维提纲
静月园
2022 08 01
一： 量
量：liang （文字释义绳略）
量，是自然界的一种存在状态。
当这种状态具有界限或者范围属性，它表现为空间。
当量的存在状态单位可以明确的界定，那么会产生数量。即你可以知道量是有限的 可以计量多少的。
量是属于自然的存在状态。
量和数是不同的两个概念。
量是物体自然的存在状态，
Apache Flink——任务（Tasks）和任务槽（Task Slots）
一、任务槽（Task Slots）
Flink 中每一个 worker(也就是 TaskManager)都是一个 JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。
TaskManager 的计算资源是有限的，并不是所有任务都可以放在一个TaskManager上并行执行。并行的任务越多，每个线程的资源就会越少。为了控制并发量，我们需要在 TaskManager 上对每个
跟着 Cell 学作图 | 复杂热图(ComplexHeatmap)
heatmap_cell.jpg
今天我们复现一幅2020年发表在Cell上的热图。
DOI:10.1016/j.cell.2020.07.009
22
读图
Snipaste_2022-04-21_09-49-27.png
将不同样本的基因表达情况用热图展示并将倍数变化条形图展示在右侧，除此之外我们还可以把P值映射在条形图的颜色上，因为没有下载到原始数据我们将会用示
【博客】数据密集型应用系统设计
什么是「数据密集型应用系统」？
当数据（数据量、数据复杂度、数据变化速度）是一个应用的主要挑战，那么可以把这个应用称为数据密集型的。
与之相对的是计算密集型——处理器速度是主要瓶颈。
其实我们平时遇到的大部分系统都是数据密集型的——应用代码访问内存、硬盘、数据库、消息队列中的数据，经过业务逻辑处理，再返回给用户。
image.png
很多软件都是在解决不同场景下的数据存储和检索问题——
毛虫和瓢虫2——简单分类器，一小步的威力
上文讲到，毛虫与瓢虫的分类器，如果每次按照输入的新样本与原分类直线的误差进行斜率调整，都会导致一个严重的问题：似乎之前训练的样本带来的效果消失了，仅仅留下了最新样本带来的收益。这样的话，那么多样本还有什么意义呢？
所以，要找一个办法来规避这个问题。
其实方法非常简单，就是你别因为一个新样本变化那么大，只用以一个小比例来挪动一下斜率，向着好的方向走一点，那么每次一小步，成功一大步（好像
黑马程序员 | Python教程：数据分析常见的误区有哪些？
1、盲目的收集数据
一个正常运营的产品每天会产生大量的数据，如果把这些数据都收集起来进行分析，不仅会使工作量增加，浪费大量时间，很可能还会得不到想要的分析结果。作为一名数据分析人员，更不应该为了分析而分析，而是应该紧紧围绕你的分析目的（了解现状、分析业务变动原因、预测发展趋势等）去进行分析。所以，在开始数据收集工作之前，就应该先把数据分析的目的梳理清楚，防止出现”答非所问”的数据分析结果。
2、对
从头到尾，手把手教你使用扣子（coze）搭建自己的AI智能体
一：什么是智能体智能体就像是一个有“脑子”的帮手。它存在于某个环境中（比如手机、电脑、机器人、甚至网络里），能自己观察周围的情况，思考该做什么，然后主动采取行动去完成目标。举个例子：1. 手机里的语音助手(Siri、小爱同学)：你说话它听（感知环境）ÿ
工作流 x 深度学习：揭秘蓝耘元生代如何用 ComfyUI 玩转 AI 开发
目录一、从 “代码噩梦” 到 “积木游戏”：我与工作流的初次碰撞二、深度学习：复杂而迷人的 “数字迷宫”（一）深度学习的神秘面纱（二）深度学习的发展历程（三）深度学习面临的挑战三、ComfyUI到底是啥？它能吃吗？四、深度学习的 “脚手架”：为什
楚存科技SD NAND贴片式T卡—高性能存储解决方案、赋能AI智能硬件
楚存科技SD NAND贴片式T卡—高性能存储解决方案、赋能AI智能硬件应用在 AIoT 技术重构产业生态的时代浪潮中，智能硬件正从单一功能终端向数据枢纽演进 —— 智能家居设备日均产生 TB 级交互数据，工业物联网传感器需实时存储生产参数，车载智能系统更要在毫秒级响应中完成音视频数据的读写。传统存储方案在功耗控制、体积适配与环境耐受性上的局限性࿰
