人工智能

“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

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

29《大概念教学》

吉林焦艳丰《大概念教学》p93--96 (二)迭代逻辑的“变” 1.认知的发展:从具体到抽象的结构化 前面我们主要谈到了迭代逻辑中的“不变”,除了“不变”外,迭代逻辑中也有“变”,否则就只能停留在一个理解水平上,而无法实现螺旋上升。迭代逻辑中的“变”也反映了对大概念的理解是如何被不断加深的,对每一个学习个体来说,从最初基于先前经验而行动的特定想法,发展到能够解释较大范围有关现象更为有用的概念,都有

常见文本分类模型

1. Fasttext 1.1 模型架构 Fasttext模型架构和Word2vec的CBOW模型架构非常相似,下面就是FastText模型的架构图: 从上图可以看出来,Fasttext模型包括输入层、隐含层、输出层共三层。其中输入的是词向量,输出的是label,隐含层是对多个词向量的叠加平均 CBOW的输入是目标单词的上下文,Fasttext的输入是多个单词及其n-gram特

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

AI嚼数据吐模块?初级开发者的创意别慌,老码农教你玩出“反卷Buff”

前言:哈喽,大家好,今天给大家分享一篇文章!并提供具体代码帮助大家深入理解,彻底掌握!创作不易,如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发,欢迎收藏+关注哦 💕 目录 AI嚼数据吐模块?初级开发者的创意别慌,老码农教你玩

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

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

5分钟完成采购表单设计,从传统办公软件到云协作Flash Table AI分钟级生成表单,打造企业远程高效率办公的利器

#非广告,产品体验 一、前言:随着数字化时代的不断发展和普及,传统的表单在制作与维护过程中交互设计繁琐、效率低下等众多问题,如何进行高效的文档处理和团队协作变得越来越重要,云端办公软件已经成为了越来越多企业和个人的优选。 使用云端办公软件不仅可以提高工作效率,还可以节省时间和成本。今天给大家推荐一款低代码一站式平台