估计阅读时长: 10 分钟 https://github.com/xieguigang/LLMs 大语言模型从2023年开始，在最近几年非常的火爆。在最近的一段时间，有大语言模型自动化处理数据的需求，开发了一个基于Ollama服务的客户端来通过大语言模型执行自动化任务。在这里记录下这个开发过程。 Ollama介绍 Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，专注于简化本地环境中大模型的部署与管理。它通过类似 Docker 的框架设计，让用户能以极低门槛在个人电脑或服务器上运行各类开源模型（如 Llama 3、Mistral、DeepSeek 等），实现数据隐私与离线推理的平衡。 Order by Date Name Attachments […]
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[…] 在前面写了一篇文章来介绍我们可以如何通过KEGG的BHR评分来注释直系同源。在KEGG数据库的同源注释算法中，BHR的核心思想是“双向最佳命中”。它比简单的单向BLAST搜索（例如，只看你的基因A在数据库里的最佳匹配是基因B）更为严格和可靠。在基因注释中，这种方法可以有效减少因基因家族扩张、结构域保守等原因导致的假阳性注释，从而更准确地识别直系同源基因，而直系同源基因通常具有相同的功能。在今天重新翻看了下KAAS的帮助文档之后，发现KAAS系统中更新了下面的Assignment score计算公式： […]
不常看到, 没有多余矫饰的表达。敬意。
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