FPKM2TPM<- function(fpkm){exp(log(fpkm)- log(sum(fpkm))+ log(1e6))}fpkm<- read.delim("~/Desktop/fpkm.txt", row.names=1)TPM<- apply(fpkm,2,FPKM2TPM)FPKM2TPM
张小明
前端开发工程师
区块链智能合约测试:确保去中心化可靠性的技术实践
一、智能合约测试的特殊性挑战 不可篡改性的双刃剑 代码部署后无法热修复的特性,要求测试覆盖率达行业最高标准(>95%分支覆盖率) 案例:2024年Compound协议漏洞因边界条件遗漏导致9000万美元风险 环境依赖复杂性 // 测试需模…
AI PM上岸|和ai产品经理和传统PM的区别到底在哪?
今天想跟你们聊聊 AI 产品经理和传统产品经理的区别。 很多人觉得这只是换了个工具,但在我看来,底层逻辑全变了。 如果你能听懂下面这三点,转型的路会顺很多。 第一,最大的区别是「不确定性」。 做传统功能产品,逻辑是…
告别手动调试!Agent Lightning 如何让你的 AI 代理在“试错”中自主学习!
AI 代理(AI Agents)正在改变我们使用技术的方式。它们由大型语言模型驱动,能够回答问题、完成任务并连接数据或 API。但它们仍然会犯错,尤其是在复杂的、多步骤的工作中,而且手动修复这些错误既耗时又费力。 微软(Microsoft&#…
大模型为什么需要知识库?如何把知识库应用到大模型?
现在几个大模型研发企业都提供了知识库功能,允许用户在创建 Agent 时,上传一些文档,Agent 在问答过程中会优先从知识库中提取答案,或者说会在既有回复的基础上参考知识库的内容来生成回答。 有些同学可能发现了,不少使…
Anaconda安装教程进阶篇:从Miniconda-Python3.9镜像理解底层原理
Miniconda-Python3.9 镜像深度解析:从环境管理到远程开发的工程实践 在人工智能与数据科学项目日益复杂的今天,一个常见却令人头疼的问题是:为什么代码在同事的机器上能跑通,到了自己环境里却报错?明明 requirements.t…
Markdown转Jupyter Notebook:Miniconda-Python3.9镜像nbconvert应用
Markdown转Jupyter Notebook:Miniconda-Python3.9镜像nbconvert应用 在数据科学和人工智能项目中,一个常见的挑战是——如何让技术文档不只是“看”的,而是真正“可运行”的?我们常常看到团队成员写了一篇详尽的 README.md&#…