潜在因素混合模型：LFMM—— R包lfmm
在自然群体（区别于强人工选择）中，如果我们感兴趣的数量性状表现出与特定的地理环境变量有高度的关联性，随着环境变量的改变而变化，则这些环境变量往往反映了环境作用于个体表型的选择性压力，并最终反映在群体水平的遗传统计量，进而可以探究连续环境变量梯度下不同的选择压力以及群体的适应模式。
单变量潜在因素线性混合模型（LFMM）可用于基因组中环境适应特征的筛选，可以理解为另一种类型的全基因组关联分析（GWA
人工智能
人工智能与机器学习，谁是谁的子集 —— 再谈智能的边界与演进路径
人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为当代最具影响力的前沿技术之一，常被大众简化为 “深度学习” 或 “大模型” 等标签。然而，这种简化认知往往掩盖了AI技术内部结构的复杂性与多样性。事实上，AI并非单一方法的代名词，而是由多个理论基础与实践路径共同构成的多学科交叉系统。 本篇
从零到手搓一个Agent：AI Agents新手入门精通
今日主题：当什么是Agent，与LLM的区别又是啥这一天，你的女朋友问你（假设我们有女朋友），宝宝，什么是Agent啊，Agent和LLM有什么区别呀，最近大家都在说的Agent究竟是什么，包括很多文章都在写的Agent，还有之前谷歌发布的Age
kotlin<第十篇>：Flow-异步流
Flow: 是一种类似于序列的冷流，flow构建器中的代码直到流被收集的时候才运行。
流的连续性：流的每次单独收集都是按顺序执行的，除非使用特殊操作符。
从上游到下游每个过渡操作符都会处理每个发射出的值，然后再交给末端操作符。
flow构建器创建一个函数
返回多个值，而且是异步的，不是一次性返回
（1）构建流的三种方式
// flow构建器创建一个函数
// 返回多个值，而且是异步的，不是一次性返
elasticsearch多字段聚合实现方式
1、背景
我们知道在sql中是可以实现 group by 字段a,字段b，那么这种效果在elasticsearch中该如何实现呢？此处我们记录在elasticsearch中的3种方式来实现这个效果。
2、实现多字段聚合的思路
实现多字段聚合的思路
从上图中，我们可以知道，可以通过3种方式来实现 多字段的聚合操作。
3、需求
根据省(province)和性别(sex)来进行聚合，然后
Kotlin 协程之取消与异常处理探索之旅(上)
前言
协程系列文章：
一个小故事讲明白进程、线程、Kotlin 协程到底啥关系？
少年，你可知 Kotlin 协程最初的样子？
讲真，Kotlin 协程的挂起/恢复没那么神秘(故事篇)
讲真，Kotlin 协程的挂起/恢复没那么神秘(原理篇)
Kotlin 协程调度切换线程是时候解开真相了
Kotlin 协程之线程池探索之旅(与Java线程池PK)
Kotlin 协程之取消与异常处理探索之旅(
数据分析工具推荐 | bulkAnalyseR：用于分析和共享批量多组学数据的交互式工具包
批量测序实验（单组学和多组学）对于探索广泛的生物学问题至关重要。为了促进交互式、探索性任务以及共享易于访问的信息，《Briefings in Bioinformatics》发表了一个集成了最先进方法的工具包：bulkAnalyseR，可以处理不同的模式数据（转录、表观、时空等），促进顺式，反式和定制调控网络的强大集成和比较。
bulkAnalyseR是什么？
bulkAnalyseR
Java8 Stream流操作总结
Java List操作1(分片 partition)
Java List操作2（分组group by）
Java List操作3（获取list中bean对象中的某一列值—map）
Java List操作4（where，filter——过滤）
Java List操作5（sort—排序） Java List操作6（distinct—去重）
以前总结过使用java8 stream流操作处理Li
