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聚焦「 数据科学 | 深度学习 | 生命科学 | Python | 机器学习 」等前沿交叉学科，定期分享理论教程与应用实践等。
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发表了文章 2024-05-09
Linux｜了解如何使用 awk 内置变量
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发表了文章 2024-05-05
从头开始构建 Transformer: 注意力机制
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发表了文章 2024-05-13
Pytorch 与 Tensorflow：深度学习的主要区别（1）
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发表了文章 2024-05-07
Python网络数据抓取（5）：Pandas
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发表了文章 2024-05-06
单细胞分析：多模态 reference mapping (1)
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发表了文章 2024-04-29
Linux | awk 特殊模式“BEGIN 和 END”
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发表了文章 2024-04-24
单细胞分析｜整合 scRNA-seq 和 scATAC-seq 数据
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发表了文章 2024-04-27
基因组组装：NextDenovo2 使用大全
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发表了文章 2024-04-22
数据处理：A New Coefficient of Correlation
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发表了文章 2024-04-11
基因组组装：Hifiasm 使用教程
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发表了文章 2024-04-07
Python网络数据抓取（2）：HTTP Headers
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发表了文章 2024-04-06
大型语言模型（LLMs）面试常见问题解析
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发表了文章 2024-04-05
scRAN-seq｜加权最近邻分析(1)
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发表了文章 2024-04-04
Linux｜ Awk 中“next”命令奇用
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发表了文章 2024-03-31
单细胞分析｜映射和注释查询数据集
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发表了文章 2024-03-30
Linux｜如何管理多个Git身份
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发表了文章 2024-04-01
Mamba深度解析：AI模型的新突破
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发表了文章 2024-03-28
自然语言处理（NLP）全面指南
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发表了文章 2024-03-27
单细胞分析｜Seurat中的跨模态整合
在单细胞基因组学中，新方法“桥接整合”允许将scATAC-seq、scDNAme等技术的数据映射到基于scRNA-seq的参考数据集，借助多组学数据作为桥梁。研究展示了如何将scATAC-seq数据集映射到人类PBMC的scRNA-seq参考，使用10x Genomics的多组学数据集。Azimuth ATAC工具提供了自动化的工作流程，支持在R和网页平台上执行桥接整合。通过加载和预处理不同数据集，映射scATAC-seq数据并进行评估，证明了映射的准确性和细胞类型预测的可靠性。此方法扩展了参考映射框架，促进了不同技术间的互操作性。
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发表了文章 2024-03-24
Linux技巧｜Awk 比较运算符
在 Awk 中，使用比较运算符（如 >, <, ==, != 等）可方便地过滤文本和字符串。本文通过示例展示了如何处理食品购物清单，标记数量小于或等于 20 的商品。 Awk 语法 `expression { actions; }` 用于根据条件执行操作，如在满足条件的行末尾添加特殊标记。例如，`$3 <= 20 { printf "%s\t%s\n", $0,"TRUE" ; }` 会在数量小于或等于 20 的行后添加 "TRUE"。继续探索 Awk 的比较运算符以进行更复杂的文本处理。
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发表了文章 2024-03-18
人工智能｜Mamba 介绍
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发表了文章 2024-03-17
scRNA-seq｜Seurat 整合分析
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发表了文章 2024-03-14
单细胞分析｜将 Seurat 与多模态数据结合使用
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发表了文章 2024-03-11
单细胞分析｜在 Seurat 中使用 sctransform
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发表了文章 2024-03-08
🔥 Mamba 被拒绝的 10 大原因，你中了几个？
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发表了文章 2024-03-10
深度学习之梯度下降参数可视化
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发表了文章 2024-03-12
如何使用 Awk 打印文件中的字段和列
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发表了文章 2024-03-04
视觉Transformers中的位置嵌入 - 研究与应用指南
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发表了文章 2024-03-05
使用awk和正则表达式过滤文本或字符串 - 详细指南和示例
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发表了文章 2024-02-29
三维基因组｜基因组结构 (2)
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发表了文章 2024-04-25
Linux｜Awk 变量、数字表达式和赋值运算符
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发表了文章 2024-04-22
Python网络数据抓取（3）：Requests
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发表了文章 2024-02-23
10 个最佳 Linux 开源笔记软件
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发表了文章 2024-02-18
NNLM - 神经网络语言模型 | 高效的单词预测工具
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发表了文章 2024-02-08
Seurat - 聚类教程 (1)
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发表了文章 2024-04-10
scRAN-seq｜加权最近邻分析(2)
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发表了文章 2024-02-04
泛基因组比对教程
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发表了文章 2024-03-07
3D-Genome | Hi-C互作矩阵归一化指南
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发表了文章 2024-03-06
Seurat 中的数据可视化方法
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发表了文章 2024-03-02
单细胞Seurat - 降维与细胞标记(4)
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发表了文章 2024-02-28
单细胞Seurat - 细胞聚类(3)
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发表了文章 2024-02-18
单细胞Seurat - 数据处理 (2)
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发表了文章 2024-02-07
探索NLP中的N-grams：理解，应用与优化
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发表了文章 2024-02-03
Linux|Grep 命令的 12 个实用示例
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发表了文章 2024-01-01
NLP：预测新闻类别 - 自然语言处理中嵌入技术
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发表了文章 2023-12-28
JAX: 快如 PyTorch，简单如 NumPy - 深度学习与数据科学
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发表了文章 2024-01-12
机器学习降维技术全面对比评析
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发表了文章 2023-12-14
PyTorch 的 10 条内部用法
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发表了文章 2023-12-20
Linux中的链接运算符详解 - 提高编程效率与性能
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发表了文章 2023-12-08
自然语言处理｜词嵌入的演变
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发表了文章
2025-09-02
空间转录组: 反卷积
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发表了文章
2025-08-28
HiChIP 数据分析: 过滤及Peak Calling
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发表了文章
2025-08-27
空间转录组: 降维聚类+差异分析
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发表了文章
2025-08-26
HiChIP 数据分析: 用HiC-Pro预处理原始数据
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发表了文章
2025-08-22
空间转录组: 标准化+特征选择
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发表了文章
2025-08-21
HiChIP 数据分析: 数据集介绍
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发表了文章
2025-08-19
空间转录组学: 局部异常检测
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发表了文章
2025-08-18
HiChIP 数据分析: 分析简介
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发表了文章
2025-08-17
空间转录组学: 全局异常值检测
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发表了文章
2025-08-08
Scanpy 单细胞分析：Pearson残差处理计数数据
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发表了文章
2025-08-06
利用 Hi-C 挖掘癌症结构变异
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发表了文章
2025-08-05
空间转录组学: 质控处理（1）
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发表了文章
2025-08-04
单细胞分析: Scanpy 核心绘图 (3)
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发表了文章
2025-07-25
利用 Hi-C 挖掘癌症结构变异 (2)
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发表了文章
2025-07-24
空间转录组学: 计数矩阵 定量
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发表了文章
2025-07-22
单细胞分析: Scanpy 核心绘图 (2)
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发表了文章
2025-07-21
利用 Hi-C 挖掘癌症结构变异 (1)
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发表了文章
2025-07-20
空间转录组学: 测序数据介绍
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发表了文章
2025-07-13
单细胞分析: Scanpy 核心绘图 (1)
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发表了文章
2025-07-11
三维基因组: 结构文件格式
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回答了问题
2023-03-12
开发者视角下，什么是优秀的产品经理？
作为开发者，我认为一个优秀的产品经理应该具备以下特点： 清晰的愿景和目标：优秀的产品经理应该有清晰的产品愿景和明确的目标，能够将产品的愿景和目标传达给整个团队，确保大家都在同一个方向上努力。 精准的需求分析和管理：产品经理需要深入了解用户需求，并将这些需求转化为明确的产品需求和特性，为开发团队提供明确的工作目标，同时能够有效地管理需求变更和优先级。 灵活的沟通和协作能力：产品经理需要能够与开发团队、设计团队、运营团队等不同团队进行有效的沟通和协作，理解他们的需求和限制，寻求最佳的解决方案，推动产品的不断优化和进化。 对技术的理解和掌握：虽然产品经理并不需要成为技术专家，但是他们需要对技术有一定的了解和掌握，能够理解开发过程中的技术挑战和限制，与开发团队进行有效的沟通和协作。 数据驱动和用户导向：优秀的产品经理需要善于使用数据来指导决策，能够将用户的反馈和数据分析结合起来，为产品的改进提供有效的方向和支持。 敏锐的市场和行业洞察力：优秀的产品经理需要紧跟市场和行业的变化，了解竞争对手和用户的需求，为产品的创新和进化提供指导和支持。 综上所述，一个优秀的产品经理应该具备清晰的愿景和目标、精准的需求分析和管理、灵活的沟通和协作能力、对技术的理解和掌握、数据驱动和用户导向、敏锐的市场和行业洞察力等特点。赞2 踩0 评论0 -
回答了问题
2023-03-04
ChatGPT给国内外科技公司带来了怎样的机遇和威胁？
机遇： 提高效率： ChatGPT 可以在短时间内快速回答大量用户的问题，从而提高客户服务的效率。 增强用户体验： ChatGPT 可以为用户提供更加个性化的服务，通过语义理解技术，快速识别用户需求，从而增强用户体验。 降低人力成本： ChatGPT 可以替代部分人力工作，从而降低公司的人力成本，提高效率和利润。 创造新产品和服务： ChatGPT 可以作为一种基础技术，为公司带来创造新产品和服务的机会，从而扩大公司的市场份额。 威胁： 挑战人类智慧： ChatGPT 可以模拟人类智慧，从而对人类智慧提出挑战。一些人担心 ChatGPT 可能会威胁到人类的智能优势。 安全问题： ChatGPT 可能会被用来进行网络攻击、网络欺诈和其他不良行为，从而对网络安全造成威胁。 数据隐私： ChatGPT 可能会获取用户的个人信息和数据，从而对用户的隐私造成威胁。 社会影响： ChatGPT 可能会对社会产生不利影响，例如造成失业、减少人类之间的交流等。赞0 踩0 评论0