13.python上下文管理器详解 使用上下文管理器,可以让代码更加优雅简洁。当然,上下文的管理器的作用不止于此,它内部的实现机制,能很好的处理代码异常,提升代码的复用性 1、先看看最简单的例子,with语句 # 创建一个文件写入字符串“Python” f = open('123.txt', 'w') f.write("python") f.close() # 使用with语句调用上下文实现文件写入操作 with open( 人工智能 2025年06月13日 195 点赞 0 评论 12851 浏览
分子模拟第一弹——基于SWISS-MODEL的蛋白三维结构预测 从今天开始,小编将开始为大家更新分子模拟相关的文章。首先,给大家介绍的第一部分知识是基于SWISS-MODEL的蛋白三维结构预测。 学过相关生物知识的同学都知道,蛋白质的一级结构决定了其高级结构,所以,我们可以根据已有的天然蛋白质结构对未知蛋白结构进行预测。其中最常用的方法之一就是比较建模法( comparative modeling method),即我们常听到的同源建模(Hom 人工智能 2025年06月12日 84 点赞 0 评论 3659 浏览
数据仓库与数据挖掘技术—OLAP OLAP是数据仓库的用户接口部分,它面对的是决策人员和高层管理人员,通过数据立方体提供多维度的数据视图,并利用旋转、切片等操作扩展查询语言的功能。它力图将数据仓库中的数据转化为有用的信息,从而实现对数据的归纳、分析和处理,帮助企业完成决策。 OLAP具有以下特点(FASM I): 1、快速性(fast):系统必须能过快速响应用户的分析查询要求,对于用户大部分分析要求在5秒钟内做出反应,否则超过30 人工智能 2025年06月12日 170 点赞 0 评论 6817 浏览
基础知识与AI的关系 提示词:你是一个大学教授,面对AI的崛起,基础知识是否还重要,应该如何更高效学习基础知识,基础知识对创新有何帮助。请以大学教授的身份,具体回答每个问题,并举例说明! 回答:作为一名大学教授,我认为基础知识在AI的崛起中仍然非常重要。虽然AI技术在不断发展,但是它的基础仍然是数学、计算机科学、统计学等学科的基础知识。如果没有这些基础知识,就很难理解AI技术的本质和原理,更难以进行创新和应用。 那么如 人工智能 2025年06月12日 141 点赞 0 评论 2412 浏览
kotlin<第十一篇>:Channel-通道 (1)基本用法 Channel实际上是一个并发安全的队列,它可以用来连接协程,实现不同协程的通信。 生产者/消费者模式 (send - channel - receive) Channel的基本用法如下: runBlocking { val channel = Channel<Int>() // 生产者 val producer = GlobalScope.l 人工智能 2025年06月12日 149 点赞 0 评论 4834 浏览
关于AI威胁论 chatgpt和上世纪的电脑不一样。当时的电脑虽然大而笨重,但是它是一种全新的制造,只是配件太拉胯,需要不断迭代。 而chatgpt是当代的金字塔,当代的秦始皇陵墓,是一种器官。它的内核依然是上世纪的神经网络,用了点创新的迭代方法,但不够颠覆。它完全是人力物力财力堆叠出来的。 1750亿个参数的大模型,100万美元的每月电费,45TB的训练数据量,每一次训练就要花费的450万美元,以及21年整个互 人工智能 2025年06月12日 170 点赞 0 评论 10275 浏览
跟着 Cell 学作图 | 桑葚图(ggalluvial) 桑葚图.jpg 今天我们复现一幅2021年Cell上Graphical abstract的图。 Title:Human oral mucosa cell atlas reveals a stromal-neutrophil axis regulating tissue immunity DOI:10.1016/j.cell.2020.07.009 [TOC] 22 读图 人工智能 2025年06月12日 164 点赞 0 评论 13017 浏览
庄子书目 折叠庄子书目 《内篇·逍遥游》《内篇·齐物论》《内篇·养生主》《内篇·人间世》 《内篇·德充符》《内篇·大宗师》《内篇·应帝王》《外篇·骈拇》 《外篇·马蹄》《外篇·胠箧》《外篇·在宥》《外篇·天地》 《外篇·天道》《外篇·天运》《外篇·刻意》《外篇·缮性》 《外篇·秋水》《外篇·至乐》《外篇·达生》《外篇·山木》 《外篇·田子方》《外篇·知北游》《杂篇·庚桑楚》《杂篇·徐无鬼》 《杂篇·则阳》 人工智能 2025年06月12日 150 点赞 0 评论 9459 浏览
基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用 摘要:本文整理自阿里云计算平台算法专家张颖莹,在 Flink Forward Asia 2022 AI 特征工程专场的分享。本篇内容主要分为五个部分: 阿里云大数据平台的智能运维 智能运维算法服务应用场景 传统算法工程链路的局限性 使用 Flink ML 搭建智能运维算法服务 总结和开源计划 开发者社区.jpeg 点击查看直播回放和演讲 PPT 一、阿里云大数据平台的智能运维 人工智能 2025年06月12日 185 点赞 0 评论 13982 浏览
R语言中的机器学习 1. 机器学习的训练集和验证集拆分 需要一个R包:caret 代码: library(caret) set.seed(12) #按照75%的比例拆分数据集,data为原始数据框,用于拆分的列名为Name data_index<-createDataPartition(data$Name, p=0.75) data_train<-data[data_index$Resample1,] d 人工智能 2025年06月12日 153 点赞 0 评论 19499 浏览