利用nnls进行反卷积运算
相比较SVR而言，这里有另外一种解决单细胞反卷积的方法，nnls（非负最小二乘）
文章链接：《Bulk tissue cell type deconvolution with multi-subject single-cell expression reference》
核心思想
Xjp 代表给定tissue的 sample j 中gene g的mRNA分子数
Xjpc 代表给定
人工智能
获取公共类的测试数据
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class FilerDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Employee> list = Employee.getEmp
“FAQ + AI”智能助手全栈实现方案
文章目录
**第一部分：总体架构与技术选型**
**1.1 核心架构图**
**1.2 技术选型说明**
**第二部分：详细实现步骤**
**2.1 环境准备与项目初始化**
**2.2 知识库处理与向量化 (Ingestion Pipeline)**
**2.3 构建后端API (FastAPI Server)**
**2.4 构建简单
【5分钟背八股】redis单线程为什么快？有哪些线程模型？
IO模型维度的特征
IO模型使用了多路复用器，在linux系统中使用的是EPOLL
类似netty的BOSS,WORKER使用一个EventLoopGroup(threads=1)
单线程的Reactor模型，每次循环取socket中的命令然后逐一操作，可以保证socket中的指令是按顺序的，不保证不同的socket也就是客户端的命令的顺序性
命令操作在单线程中顺序操作，没有多线程的困扰不需要锁的
企业AI落地，烧光2000万，CIO被裁...总结了15条教训
最近，K哥的“企业AI落地私董会”拜访了我的老朋友李总。李总是国内某大型零售企业董事长，也是圈内最早一批真刀真枪推动AI落地的企业家，CIO都换了两任。几杯浓茶下肚，李总跟K哥掏心窝子分享了他们这几年在AI转型上，花费了近2000万“学费”才总结出来的15条“血泪教训”，K哥特地整理出来，分享给大
又见8+基于单细胞marker基因的纯生信文章，仍然可以模仿并超越！
本文的思路是通过单细胞数据分析识别了某种免疫细胞特有的marker基因，然后利用这些基因进行预后模型的构建。事实上，预后模型的文章已经不好发了，甚至有的审稿人看到预后模型就反感，因为实在是太多了，而且预测效能普遍不行。那么如何做的比这篇文章还要好呢？鉴于最近泛癌分析以及肿瘤分型分析比较好发，小编做的免疫细胞marker的泛癌分析以及肿瘤分型，内容是这些文章的2倍以上，均发表到8+杂志
