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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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2023年04月

2023年03月

2023年02月

  • 02.27 22:33:04
    发表了文章 2023-02-27 22:33:04

    Python 异步: 保护任务免于取消(13)

    Asyncio 任务可以通过调用它们的 cancel() 方法来取消。我们可以通过将任务包装在对 asyncio.shield() 的调用中来保护任务不被取消。
  • 02.27 22:31:25
    发表了文章 2023-02-27 22:31:25

    ICA简介:独立成分分析

    您是否曾经遇到过这样一种情况:您试图分析一个复杂且高度相关的数据集,却对信息量感到不知所措?这就是独立成分分析 (ICA) 的用武之地。ICA 是数据分析领域的一项强大技术,可让您分离和识别多元数据集中的底层独立来源。
  • 02.26 11:54:08
    发表了文章 2023-02-26 11:54:08

    ChIP-seq 分析:Call Peak(8)

    ChIP-seq 分析:Call Peak(8)
  • 02.26 11:52:07
    发表了文章 2023-02-26 11:52:07

    297个机器学习彩图知识点(14)

    本系列将持续更新20个机器学习的知识点,欢迎关注。
  • 02.25 15:53:34
    发表了文章 2023-02-25 15:53:34

    构建系统发育树简述

    构建系统发育树简述
  • 02.25 15:51:58
    发表了文章 2023-02-25 15:51:58

    系统发育树初步剖析

    1. 什么是系统发育树 2. 如何看系统发育树并确定哪些物种最相关
  • 02.25 15:48:54
    发表了文章 2023-02-25 15:48:54

    循序渐进的机器学习:文本分类器

    在 Python 中构建监督机器学习文本分类器的指导指南和流程图
  • 02.25 15:47:01
    发表了文章 2023-02-25 15:47:01

    ChIP-seq 分析:文库的复杂性和丰富性(7)

    ChIPseq 中的一个潜在噪声源是 ChIPseq 库在 PCR 步骤中的过度放大。这可能会导致大量重复读取,从而混淆峰值调用。
  • 02.24 22:28:13
    发表了文章 2023-02-24 22:28:13

    Python 异步: 等待有时间限制的协程(12)

    我们可以使用 asyncio.wait_for() 函数等待 asyncio 任务或协程超时完成。如果在任务完成之前超时已过,任务将被取消。
  • 02.24 22:25:32
    发表了文章 2023-02-24 22:25:32

    297个机器学习彩图知识点(13)

    本系列将持续更新20个机器学习的知识点,欢迎关注。
  • 02.23 22:39:54
    发表了文章 2023-02-23 22:39:54

    Python 异步: 等待任务集合(11)

    我们可以通过 asyncio.wait() 函数等待异步任务完成。可以等待不同的条件,例如所有任务完成、第一个任务完成以及第一个任务因异常而失败。
  • 02.22 22:25:15
    发表了文章 2023-02-22 22:25:15

    机器学习算法: AdaBoost 详解

    集成学习(Ensemble learning)就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器。
  • 02.21 22:19:45
    发表了文章 2023-02-21 22:19:45

    ChIP-seq 分析:评估片段长度与处理(6)

    ChIP-seq 分析:评估片段长度与处理(6)
  • 02.20 22:20:33
    发表了文章 2023-02-20 22:20:33

    297个机器学习彩图知识点(12)

    本系列将持续更新20个机器学习的知识点,欢迎关注。
  • 02.19 22:23:44
    发表了文章 2023-02-19 22:23:44

    Python 异步: 同时运行多个协程(10)

    asyncio 的一个好处是我们可以同时运行许多协程。这些协同程序可以在一个组中创建并存储,然后同时一起执行。这可以使用 asyncio.gather() 函数来实现。
  • 02.19 12:17:14
    发表了文章 2023-02-19 12:17:14

    Python日学壹技:性能分析

    Python日学壹技:性能分析
  • 02.19 12:16:37
    发表了文章 2023-02-19 12:16:37

    提高CV模型训练性能的 9 个技巧

    提高CV模型训练性能的 9 个技巧
  • 02.19 12:16:00
    发表了文章 2023-02-19 12:16:00

    机器学习经典算法:决策树

    决策树(Decision Tree)是有监督学习中的一种算法,并且是一种基本的分类与回归的方法。决策树有两种:分类树和回归树。
  • 发表了文章 2025-01-10

    旧台式电脑的 10 种用途

  • 发表了文章 2025-01-01

    R中单细胞RNA-seq分析教程 (7)

  • 发表了文章 2024-12-28

    7 个最能提高生产力的 Docker 容器

  • 发表了文章 2024-12-17

    使用 pyenv 来管理多个 Python 版本(2)

  • 发表了文章 2024-12-16

    R中单细胞RNA-seq分析教程 (6)

  • 发表了文章 2024-12-15

    非编码RNA并非 “垃圾”

  • 发表了文章 2024-12-12

    pyenv 管理多个 Python 版本(1)

  • 发表了文章 2024-12-11

    R中单细胞RNA-seq分析教程 (5)

  • 发表了文章 2024-12-11

    RNA-seq 差异分析的细节详解 (5)

  • 发表了文章 2024-12-09

    21个Python脚本自动执行日常任务(2)

  • 发表了文章 2024-12-08

    R中单细胞RNA-seq分析教程 (4)

  • 发表了文章 2024-12-06

    Linux 10 个“who”命令示例

  • 发表了文章 2024-12-05

    RNA-seq 差异分析的点点滴滴(4)

  • 发表了文章 2024-12-04

    21个Python脚本自动执行日常任务(1)

  • 发表了文章 2024-12-03

    11 个必备 Docker 工具

  • 发表了文章 2024-11-30

    localhost 和 127.0.0.1 的区别

  • 发表了文章 2024-11-29

    R中单细胞RNA-seq数据分析教程 (3)

  • 发表了文章 2024-11-28

    RNA-seq 差异分析的点点滴滴(3)

  • 发表了文章 2024-11-27

    数据分析的 10 个最佳 Python 库

  • 发表了文章 2024-11-26

    Linux 如何更改默认 Shell

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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。
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  • 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。
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