AI5 - 从手动标注到智能打标：AI数据标注工具实战全解析
在 AI 技术飞速渗透各行各业的当下，我们早已告别 “谈 AI 色变” 的观望阶段，迈入 “用 AI 提效” 的实战时代 💡。无论是代码编写时的智能辅助 💻、数据处理中的自动化流程 📊，还是行业场景里的精准解决方案 ，AI 正以润物细无声的方式，重构着我们的工作逻辑与行业生态
人工智能
AI赋能原则3解读思考：可得性时代-AI 正在重写人类能力结构的未来
目录一、AI 是“能力结构”的改变，而不是“能力强度”的提升（一）人类能力的结构属性：稀缺、线性、不可复制（二）AI 能力的结构属性：非稀缺、并行化、可复制（三）二者能力结构的根本差异二、可得性：未来竞争力差异的终极变量（一）可得性
多自由度机械臂阻抗控制的一点个人看法
很多人要轨迹和代码
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初衷：
研三马上毕业，2019年入学，当年12月份就开始闹疫情，很多事情都当误了，不过自己以后也不从事这个行业了，并且现在论文也写完了，就把知识点总结一下，以帮助更多的人吧。
动力学模型：
标准动力学模型
M C G项都是我们所熟知的，其求法近期
shardindjdbc-complex策略
支持多分片键的复杂分片策略。
配置参数：complex.sharding-columns 分片键(多个);
complex.algorithm-class-name 分片算法实现类。
sql和源码
配置
spring:
main:
allow-bean-definition-overridin
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Gener
论文阅读“SimCTC: A Simple Contrast Learning Method of Text Clustering”
Li, Chen, et al. "SimCTC: A Simple Contrast Learning Method of Text Clustering (Student Abstract)." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 36. No. 11. 2022.
摘要导读
本文提出了一种
Hive 开启事务ACID 运行删和改操作
Hive 开启事务ACID 运行删和改操作
事务表的适用场景
对于数仓中的行级数据更新删除需求比较频繁的，可以考虑使用事务表。
但平常的hive表并不建议使用事务表。因为事务表的限制很多，加上由于hive表的特性，也很难满足高并发的场景。另外，如果事务表太多，并且存在大量的更新操作，metastore后台启动的合并线程会定期的提交MapReduce Job，
产品经理即学即用的ETL数据清洗工具
ETL是数据仓库里最重要的数据处理过程，也是最体现工作量的环节，一般会占到整个数据仓库项目工作量的一半以上。
● 抽取：从数据源获取数据。
● 转换：转换数据，使之转变为适用于查询和分析的形式和结构。
● 装载：将转换后的数据导入到最终的目标数据仓库。
数据仓库的本质就是要把来自于多个异构的源系统的数据集成在一起，放置于一个集中的位置用于数据分析。如果没有ETL，就无法对异构的数据进行结构化的分析
答读者问(6)：单细胞TPM矩阵如何分析？
问题
一、有的文章只提供TPM的单细胞表达矩阵，可以用seurat分析吗？
二、分析流程和用count矩阵有什么不同？
三、10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗？
先来看看第3个小问题
10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗？
答案是不需要。
我们看一下seurat里面NormalizeData()函数是如何做标准化，然后求Log。
test.seu <-
