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如题。《乡下人的悲歌》是特朗普副手J.D.万斯出版的一本自传,讲述了他在铁锈带的成长经历,或许对于理解当今世界变化格局,以及规划我们自身成长有一定的帮助。

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这一篇教程节选自第一次助教课的课程内容。上周末准备助教课花了不少时间,也顺带复习了RNA-seq数据分析流程的相关知识。

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当地时间7日,瑞典卡罗琳医学院宣布,将2024年诺贝尔生理学或医学奖授予科学家 Victor Ambros 和 Gary Ruvkun ,以表彰他们在“发现microRNA及其在转录后基因调控中的作用”中的重要贡献。

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这段时间在备考驾照科目三,昨天考过,成功拿本。备考过程中写过一个小脚本,帮助自己复习夜间灯光模拟的操作,此处浅浅开源一下,供有需求的朋友使用。

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最近碎碎念有点多。

碎碎念比较多,可能是因为这段时间以来生活一直不算太顺心,且极其缺乏宣泄渠道,只能把一些情绪藏在日记里。一个人宅在实验室里的时候啥也不想做,只想刷知乎刷b站,出门转一圈又要被大街上成双成对的情侣或者成群结队的人群给羡慕到(也许是气死),生完闷气继续宅继续刷知乎刷b站,一点改变都没有。

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在生活中,我们有时候会碰到这样一种场景:外出参加学术会议,回来整理PPT时发现所有的照片都需要裁剪;或者下载了一本扫描版的书,但扫描的图片对比度太低根本看不清字体。对于单张图片,我们可以很方便的使用各种编辑工具进行修改,但是如果图片一多,事情就要麻烦多了。

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按:李沐,深度学习专家,本科毕业于上海交通大学,PhD毕业于CMU,在百度、微软、亚马逊等公司就职过,并曾担任百度高级研究员,目前是 Boson AI 联合创始人。著有《动手学深度学习》一书,并在b站上以“跟李沐学AI”为账号发布了大量深度学习的教学视频。

前段时间,李沐回到了母校上海交大,做了一场关于 LLM 和个人生涯的分享。这篇文章转载自机器之心公众号,详细梳理了李沐的演讲内容。

下面是李沐的讲述。

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如题。

前段时间休假在家,学习了不少心理学方面的知识,某日突然有一个疑惑:我算是一个情绪稳定的人吗?或者说,我想知道自己的情绪稳定性,在这些年来是变得更稳定了,还是更不稳定了。当我把这一疑问提交给chatGPT以后,它告诉我,可以分析一下这几年来的日记中的情感倾向变化,从而更好的了解自己。于是对文本情感倾向性分析进行了一些探索。

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PubMed数据库不仅可以在网页端使用,还可以通过API在程序中调用。配合Echarts工具,可以拿来做引文网络构建;配合LLM,还可以作为文献调研过程中的智能助手。

下面是近期的一些探索。

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U.S. News世界大学排名是全球最知名且具有广泛影响力的大学排名之一,由美国《美国新闻与 世界报道》(U.S. News & World Report)发布。自1983年起,U.S. News开始对美国大学进行 排名,随着时间的推移,这一排名体系逐渐扩展到全球范围,成为衡量大学学术水平和综合影响力的重要参考。前几天他们发布了今年最新版的大学排名,感觉需要关注一下。

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Termux是一个在安卓设备上模拟Linux终端的APP。借助这个终端,可以运行许多Linux程序;更进一步的,我们还可以在其上安装发行版并配置桌面环境,进而运行一些PC端应用(在华为最新的几款平板上,这个功能叫做“PC应用引擎”)。下面是探索的步骤

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2022年底,openai发布了chatGPT这一通用对话式大语言模型,之后的2023年,通用大语言模型进入井喷式发展阶段。在国外,openai(以及微软)、谷歌、meta、Anthropic AI 等公司先后发布自己的闭源或开源的大模型,而国内的互联网大厂也赶上了这一波浪潮,发布了许多面向国内市场的新产品。在这些公司中,最早出圈的百度文心一言,现在则有阿里通义千问、腾讯混元、字节豆包、讯飞星火等一系列大模型产品可供挑选。

这些产品大部分都可以通过浏览器免费访问它们的网页版。然而在一些场景中,使用浏览器可能并不现实(例如在一些低性能电脑上,或者在服务器命令行场景当中——在后一种场景下,我们能交互的只有命令行界面)。幸运的是,我们还可以通过API调用这些大模型。

在世界范围内,GPT-4、Claude-3等国外公司的产品已经远远走在了领域前列,然而受限于跨国访问的网络不稳定,在本文教程中我们更倾向于使用国内互联网公司的产品。我们将介绍如何基于python编程语言和通义千问的API打造一款命令行chatbot工具,并结合百度网页搜索以及beautifulsoup4库实现信息在线查询的功能。

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一直很喜欢《别赋》中的几句诗:“或乃边郡未和,负羽从军。辽水无极,雁山参云。闺中风暖,陌上草薰”。北京作为首都,兼顾着北方军事重镇的职能,而北京西部和北部连绵不绝的群山,更是照应着“雁山参云”的辽阔雄浑。刚刚过去的五一假期,我开启了一趟特殊的北京天津特种兵之行。

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本文简单介绍了可解释机器学习的研究背景,并结合python的sklearn接口简单探索了一些实现事后机器学习可解释性的方法。这些方法将对实际应用中的数学模型搭建和分析起到重要的作用。

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寒假那段时间,实验室的一位师姐不知道从哪里弄来了一颗郁金香的球茎,种在了实验室的阳台上。按照郁金香的花期,这段时间它应该已经开出了花——可是并没有,那颗可怜的球茎只是一味的长叶子,长得长长的就跟蒜苗一样高,甚至连个花苞都没打,一点开花的迹象都没有。

在排除了光照(实验室光线很充足)、营养(应该不缺吧?)、水分(可充足了)等影响因素之后,这颗球茎不开花的最大可能原因就是温度了。查询了一些种植经验帖,发现很多人提到郁金香需要冷藏一个星期左右的时间再来种植,因为郁金香等植物确实需要春化作用才能开花。师姐承认她没有做这一步处理,也许正是这个原因导致郁金香没有开花。

于是利用空闲时间,查了一下植物的春化作用的相关知识点。

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在RNA-seq数据的分析流程中,基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis,GSEA)是一种很常用的下游分析方法。这一方法在2005年由MIT博德研究所开发,用于确定先验定义的基因集(如特定信号通路的编码基因、疾病性状的关联基因等)是否在基因表达差异分析的结果上出现统计学显著性。

因为课题的原因,最近再一次复习了一下GSEA方法。目前有许多工具都能进行GSEA分析,例如博德研究所官方提供了一个基于Java编程语言开发的GSEA计算工具 ,南方医科大学的余光创教授开发的R语言工具包ClusterProfiler也提供了GSEA分析的功能。本文将简单介绍一下GSEA的原理,并举例说明如何使用博德研究所官方的工具包做GSEA分析。

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前些天,在电脑上安装R包时碰见了一个问题:

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> install.packages("FastEPRR_2.0.zip")
inferring 'repos = NULL' from 'pkgs'
package 'FastEPRR' successfully unpacked and MD5 sums checked
> library(FastEPRR)
Error: package or namespace load failed for 'FastEPRR':
package 'FastEPRR' was installed before R 4.0.0: please re-install it

根据报错提示,应该是我们用的R包版本比较老所导致的不兼容问题。这个R包并非官方CRAN上的包,而是实验室自己开发并封装的计算工具包,因此只有离线安装这一种安装方法,并且这个包的版本只与R 3.x.x版本兼容,低于系统里装的R 4.3.1版本。

下面是一些探索。

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上周的文章中,我们介绍了几种Linux上的文件共享策略,并提到了可以用systemctl将程序注册为系统服务。本篇将主要介绍一下注册为系统服务的具体方法。

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上一节中,我们介绍了几种跨设备的文件传输方案,其中提到了坚果云webDAV服务。鉴于坚果云的存储空间有限,为了获得更好的使用体验,本篇我们将要介绍在Linux云服务器上自建webDAV网盘服务的方法。

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刚放寒假那几天,有位朋友问了我一个问题: 有什么不限制文件格式的、基于网络的文件互传/同步工具或云储存,以便于代码/文档/图片等在不同设备之间的共享? 这个问题之前没有仔细研究过,模模糊糊也只是知道有一些技术可以实现这样的文件共享,于是想着专门学习一下。然而,寒假期间除了休息和给长辈帮忙,就没怎么给学习留下时间。这不,趁着寒假快要结束,刚好抽出点时间来探索一下这个问题。

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