分类目录：《大模型从入门到应用》总目录LangChain系列文章：基础知识快速入门安装与环境配置链（Chains）、代理（Agent:）和记忆（Memory）快速开发聊天模型模型（Models）基础知识大型语言模型（LLMs）基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM（HumanInputLLM）缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatModel响应和跟踪tokens使用情况聊天模型（ChatModels）基础知识使用少量示例和响应流式传输文本嵌入模型AlephAlpha、AmazonBedrock、AzureOpenAI、Cohere等

解释：将图像映射成图，以图为研究对象，利用图的理论知识获得图像的分割。下面介绍：图的基本理论，基于图论的归一化分割算法一、图的基本理论图G＝（V，E，），分别是：节点、边、顶点和边的对应关系。简单记为G＝（V，E）。图的几个基本概念1.顶点的度【无向图、有向图(入度、出度)2.连通图【无向图(有路径)、有向图(任意两点之间连通)3.子图和割【补图(V1∪V2=V，则图G1和G2互为补图)、割集(如果将图G分为两个互不相交的子图，我们称连接两个子图的边的集合为割集)割集S是一个边集:如果在图G中去掉边集S中所有的边，则图G就变成一个二分支的分离图。割集的边的权重之和叫做割: 图像与图的映射关系图

按住分割线调节比例实现并不难，但是网上其他的文章实在是把简单的事情复杂化了今天教大家的方法超级简洁！！！！只用50行代码！！当鼠标在分割线位置按下时triggerDragging变量变为true这时split-pane-wrapper的mousemove中判断triggerDragging如果为true则改变leftOffset，pane-left的width就会随之改变pane-trigger-con的width是固定的而pane-right采用了弹性布局的flex:1;使其填充剩余部分，填充部分适合用于网页的内容展示部分exportdefault{name:"Home",data(){re

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适用背景单细胞转录组调控网络分析是单细胞转录组分析内容的高级分析之一，本文将介绍SCENIC/pySCENIC的流程，具体原理和内容不展开，主要展示代码复现流程。R的SCENIC基于AUCell，RcisTarget和GENIE3三个包进行分析，所以要先安装这些依赖包，而pySCENIC则已经封装好，直接用pip安装即可。只用SCENIC或pySCENIC也可以单独完成分析，但R语言运行起来很慢，pySCENIC可以有效提升分析速度，还用SCENIC是因为可视化用R语言会简单一些。可视化部分请看这篇文章SCENIC/pySCENIC结果可视化2022-11-08快来看看三步完成单细胞数据调控网

书名：代码本色：用编程模拟自然系统作者：DanielShiffman译者：周晗彬ISBN：978-7-115-36947-5第7章目录7.2　初等细胞自动机  本章将从Wolfram理论的模拟开始，为了理解Wolfram提出的初等CA模型，我们要先问自己几个问题：“你能想象到的最简单的细胞自动机是什么？”  问这个问题的意义在于：即使在最简单的CA模型中，我们也能看到复杂系统的特性。  下面我们要从头开始构建Wolfram的初等CA模型。在实现之前，我们要先学习其中的概念。1、CA三大要素1.网格最简单的网格是一维的，即一行细胞。2.状态集最简单的状态集（多于一种状态）是0或1。3.邻居在最简

在实际中，经常存在多个样本一起联合分析的情况：比如我们既可以按照样本来源显示聚类，也可以按照类型来显示聚类结果。所以，我们测试利用seurat如何进行多个样本的合并分析。下载官网的2组测试数据。pbmc4k：https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/datasets/2.1.0/pbmc4kpbmc8k：https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/datasets/2.1.0/pbmc8k====创建seurat对象===library(Se

文章目录研究背景解决思路PainterSegGPT实验效果（部分）思考参考资料代码地址：https://github.com/baaivision/PainterDemo地址：https://huggingface.co/spaces/BAAI/SegGPT研究背景图像分割一直是计算机视觉领域的一项基础研究问题，在深度学习时代得到了迅猛发展，对于不同的分割子问题，涌现了很多又快又好的算法。但这些方法都是针对具体的子任务进行设计的，比如前景分割(foregroundsegmentation)、交互式分割(interactivesegmentation)、语义分割(semanticsegmenta

人工智能领域中的重要流派之一是：从神经细胞模型（NeuralCellModel）到神经网络模型（NeuralNetworkModel）。一、神经细胞模型第一个人工神经细胞模型是“MP”模型，它是由麦卡洛克、匹茨合作，于1943年研究成功的，这是关于神经细胞模型的奠基性工作，因而人们认为它是从脑的生物原型出发探讨人工智能的开创性成果。“MP”模型从微观上对脑的基本单元——神经细胞的下列特性进行了模拟：1.神经细胞的“兴奋”“抑制”两种状态，认为神经细胞的活动遵守“全或无”定律。2.神经细胞之间的“突触”联系，分为兴奋型突触、抑制型突触。3.神经细胞的输入、输出、多输入、单输出。输入称为“树突”，

文章目录MedLSAM:LocalizeandSegmentAnythingModelfor3DMedicalImages摘要本文方法模型学习过程模型推理过程实验结果MedLSAM:LocalizeandSegmentAnythingModelfor3DMedicalImages摘要SAM(SegmentAnythingModel)是近年来出现的一种具有开创性的图像分割模型。然而，原始的SAM和它的医疗适应性都需要逐片注释，这直接增加了注释工作负载和数据集的大小。我们提出MedLSAM来解决这个问题，确保无论数据集大小如何都有恒定的注释工作负载，从而简化了注释过程。本文要点引入了一个能够定位身