估计阅读时长: 7 分钟https://github.com/rsharp-lang/bing-academic 我们在进行一个新的课题项目开始之前，会需要经历过一个开题立项的报告过程。在这个过程之中，我们需要收集与课题相关的信息，例如相关的知识背景信息，建立出一个与课题相关的知识网络。基于此知识网络进行课题的技术相关概念的梳理。 Order by Date Name Attachments v2-8119594eef2838042df8fb5af0523c0c_720w • 126 kB • 268 click 2021年8月15日v2-96d82f034d4084cf1ed6eb4784f36ed4_r • […]
估计阅读时长: 14 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 层次聚类通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。基于层次聚类分析，我们可以初步可视化我们的一些原始数据： 例如对样本的层次聚类分类，可以让我们了解到样本在分组之间以及分组内的异质性。 对生物序列进行基于相似度的层次聚类分析，我们可以了解到序列之间的相似性程度或者进化关系 Order by Date Name Attachments metabolome • 14 kB • 229 click […]
估计阅读时长: 8 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 在进行无监督聚类分析的方法之中，我们在算法代码之中一般会遇到求解与某一个样本数据点最相似的数据点的计算过程。对于这个计算过程，一般而言我们是基于欧几里得距离来完成的。 Order by Date Name Attachments Visual a KDtree Search • 274 kB • 332 […]
估计阅读时长: 11 分钟PhenoGraph提供了与UMAP类似的算法过程进行单细胞组学数据的细胞分型处理操作。与UMAP方法相比，PhenoGraph并不会产生数据降维效果，仅仅产生数据点Cluster信息。如果需要将数据进行可视化，还需要借助于t-SNE算法将PhenoGraph的分型结果数据投影到一个二维平面上完成。 Order by Date Name Attachments Phenograph-image4 • 200 kB • 273 click 2021年8月9日Automated Optimal Parameters […]
估计阅读时长: 11 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC Louvain算法是基于模块度的网络节点集群发现算法。该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的网络节点集群结构，其优化目标是最大化整个网络集群模块的模块度（Modularity）。 Order by Date Name Attachments graph • 2 MB • 287 click 2021年8月7日Metavirome network […]
估计阅读时长: < 1 分钟https://github.com/xieguigang/codegraph Attachments Microsoft.VisualBasic.Framework_v47_dotnet_8da45dcd8060cc9a.dll • 10 MB • 216 click 2021年8月29日
Hello There. I found your website through the usage of msn. This is a very smartly written article. I will…
[…] […]
[…] […]
[…] 《为大语言模型运行添加工具调用》 […]
[…] 《从头创建一个DeepSeek客户端》 […]