文章基于TCGA数据库和CGGA数据库中的脑胶质瘤相关数据，利用单因素、多因素Cox回归分析及Lasso算法构建了六个免疫相关基因签名（gene signature，或者叫标记基因），并建立了预后诺模图...7 预后模型在复发性LGG中的应用 为了研究该模型在复发LGG患者中的可行性，作者使用相同的公式计算131例复发性LGG患者的风险评分，结果发现在Kaplan-Meier生存曲线上得出的结果与原发LGG...观察到的结果相似，但是ROC结果分析显示该模型在复发性LGG的预后能力较差。...本文聚焦于免疫相关基因与脑胶质瘤的相关研究，重点讨论特定生物学功能的基因在脑胶质瘤预后中的作用，研究内容非常丰富，基于TCGA及CCGA公共数据库，通过Cox回归分析及LASSO算法构建了脑胶质瘤预后预测模型...，之后又利用内部和外部数据对模型进行了验证，说服性很强。
, Scala, Kotlin, Groovy 和 Closure) 上的全栈 Web 框架在本次性能测试中的结果： 非全栈框架或平台（比如 undertow, netty等) 不在下面的比较结果中 JSON...Serialization 测试结果比较 数据来源： https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r14&hw=ph&test=json&...ActFramework 在这个测试中以每秒 334,157 次的吞吐率排行第 4....数据库): 每秒 1,689 次 Spring (通过 Spring Data 访问 MySql 数据库): 每秒 897 次 actframework-mongo (ActFramework 通过 Morphia...和第一个 JSON 测试一样, Plaintext的测试不需要数据库, ActFramework 在这个测试中表现也不错, 每秒 601,390 次, 排名第 3.
从模型架构开发到数据集管护（Dataset curation），再到模型训练和部署，它们都可以扮演一个不可思议的角色。有了充分的挖掘，你就能发现一个开源的工具，可以支持大量的数据和模型生命周期。...Lightning Flash 是一个在 PyTorch Lighting 基础上构建的新框架，它提供了快速原型、基线、微调和深度学习解决业务和科学问题的任务集合。...Flash 可以让你的第一个模型变得非常简单，但是要继续改进，你需要知道你的模型的性能和改进方法。FiftyOne 是一个开源工具，由 Voxel51 开发，用来建立高质量数据集和计算机视觉模型。...尤其是，你可以 识别并查看个别的真 / 假正类 / 负类结果)，让你了解你的模型在哪些方面表现良好，哪些方面表现不佳。基于常见失败模式改进模型是开发更好模型的更加可靠的方法。 ...FiftyOne 中的交互式混淆矩阵 嵌入式可视化 这个工作流的独特之处在于，它采用预训练模型，并使用它们来生成数据集中的每一张图片的嵌入向量。
域模型 在这个实现中我们使用了MongoDB作为数据存储. Act通过act-morphia插件提供了很好的MongoDB支持....该插件依赖于官方的Morphia文档对象转换层 Act在Morphia之上提出了一个革新特性: AdaptiveRecord, 这个特性运行后端开发人员在域模型类中只声明参与后端计算逻辑的字段....服务 在传统的Java Web应用中像这个实现中将服务(也称为控制器)嵌入域模型类的做法非常罕见: @Entity(value = "todo", noClassnameStored = true) public...TODO应用中这样的安排是可以的, 因为该服务只针对Todo一个域模型....顺便提一下, 代码中的@Produces(H.MediaType.JSON) 其实都可以省去. 前提是TodoBackend接受并修改了这个问题报告 3.
这个特性相较以前的 Map Reduce 方式提升了很多....API 简介 Act-Morphia 依托与 Morphia 库 实现了 Act-DB 框架. 下面是 Act-Morphia 的简单介绍....@Property("dep") public String department; } (注: 因为本文重点在于数据聚合, 所以 Order 的一些必要属性, 比如产品编号之类的信息在该模型中省却了...order 实例 return order; } @PostAction public Order create(Order order) { // ActFramework 自动从 JSON...dao.delete(order); } } 2.3 简单数据聚合 API 2.3.1 SimpleAggregation 类 提供了简单的 Aggregation Pipeline 封装, 用于帮助应用构建并发送
这个问题是 Crosslee 提出的, 详情参见: https://github.com/actframework/actframework/issues/1258 #1259 API 文档 -...这个问题是 jiankia 提出的....#1262 对 JSON Path 的支持. 输出数据: ? 采用 JSON Path 输出 ? #1266 命令行帮助 - 显示命令快捷方式 以前的版本: ?...MongoDB 数据访问插件 act-morphia-1.8.2 act-morphia 依赖于 morphia 为 ActFramework 应用提供 MongoDB 数据库访问能力. act-morphia...展望 2020, 老码农会一如既往努力工作, 为 Java 开发人员提供优质的 Web 开发框架和通用类库.
在自然语言处理和计算机视觉领域，Transformer先后替代了RNN、CNN的地位成为首选模型，最近爆火的ChatGPT也都是基于这个模型。...具体来说，就是将单词符号转换成一个数组，这个数组中只能有一个1，其他全为0。还是上面那个例子，用这种方式表示的话如下图。...（请给我看看我的照片） 可以用下面这个流程图（马尔可夫链）来表示，箭头上的数字表示下一个单词出现的概率。 接下来解释将马尔可夫链转换为矩阵形式了，如下图。...每一列代表一个单词，并且每一列中的数字代表这个单词会出现的概率。 因为概率和总是为1，所以每行的数字相加都为1。...换句话说，这个教程就是从最基础的东西教我们重新构建一个Transformer模型。 更加具体内容就不在这里一一列出了，感兴趣的朋友可以戳文末链接学习。
正在考虑基于playframework v1构建一个新的Java web应用框架 动机: 我非常喜欢 playframework v1 但对v2不太感冒 v1中哪些特性应该保留: 字节码增强。...这个超酷的特性允许框架和插件作者在应用中插入需要的逻辑，比如AOP，而AOP也仅仅是其中之一而已。 全栈框架。跟play一样，这个新框架应该能自己运行，而不是插入一个Servlet容器。...内置简单的安全框架 易用的DB 层，允许插入不同的实现，包括 JPA, EBean, Morphia 等. 内置数据有效性检查 方便易用的异步API。...用Java和脚本替代play1发行包中的python部分 CRUD 用Rythm替代Groovy作为缺省模板引擎 用Ebean替代JPA作为缺省数据访问层 增强对JSON的支持。
通过整合IPS和TNM分期，作者还构建了预后列线图，它在预测GC患者的生存率方面表现出良好的表现。 摘要 越来越多的证据表明，TP53突变通过调节胃癌（GC）免疫表型影响患者的预后。...基于TP53状态构建了免疫预后特征（IPS）。分析了IPS对GC免疫微环境的影响。作者还构建了一个综合了IPS和其他临床因素的列线图。...在TCGA队列中构建了IPS，并在meta-GEO队列中进行了验证。TP53突变导致GC中免疫反应的下调。...最后，基于335例STAD患者构建了包括9个免疫相关基因的风险特征。...因此，这些结果表明，列线图是预测STAD患者生存的良好模型。 ? 作者根据GC中TP53突变状态开发了IPS，它可以独立预测GC患者的OS，并反映GC微环境中的总体免疫强度。
如何让你的大模型变得更强？如何确定其获取信息来源的准确性？ 想要回答这两个问题，就不得不提到今天文章的主角——RAG。...业内许多公司（如 Zilliz、OpenAI 等）都认为相比微调，RAG 是更好的解决方法。...那么如何为响应添加 RAG 引用源呢？其实有很多解决方法。你既可以将文本块存储在向量数据库中，也可以使用 LlamaIndex 之类的框架。...本文教学了如何为 RAG 添加引用或归属。 具体来看，可以使用 LlamaIndex 作为数据路由器，Milvus 作为向量存储来构建带有引用的 RAG 应用。...将数据存入 Milvus 中，并使用 LlamaIndex 构建引用查询引擎来追踪返回响应的归属和引用源。
在这个技术日新月异的时代，人工智能（AI）正成为提升用户体验的核心力量。...01、AI整合的挑战 尽管预训练的生成式模型如GPT为Windows开发者带来了集成AI功能的机会，但实现这一过程却面临着多重挑战。首先，定制模型以满足特定应用需求需要深厚的专业知识和大量的时间投入。...以下是一些关键的细节内容，展示了该工具集如何为开发者带来实实在在的好处： 1....例如，NVIDIA TensorRT Model Optimizer可以帮助开发者将模型量化以减小模型大小并提高性能；而NVIDIA TensorRT Cloud则可以为不同硬件平台构建优化的模型引擎，...通过简化AI模型的定制、优化和部署过程并提升性能表现，该工具集将助力开发者构建更加智能、高效和用户友好的Windows应用程序。
devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-dotnet-7-rc-2/) 来突出 .NET 7 的核心主题，并总结了 C#、基础库、SDK 等方面的新发展，专门讨论了“如何为...System.Text.Json 源代码生成 回退到 重新启用反射”（关于有关的重大更改）和“帮助您以正确的方式使用 新分析器的API ”等主题。...就这些主要主题而言，Microsoft 的 [.NET 主题站点](https://themesof.net/)中详细介绍了这些主题，该网站将内容分为运行时、库、应用程序模型、工具、获取和部署以及基础结构的类别....NET 7 将与标准支持（以前称为“当前”）一起发布，这意味着 Microsoft 将完全支持它 18 个月，而不是长期支持 （LTS） 产品（如 .NET 6）附带的 36 个月的支持。...如果你想深入研究.NET 7所有细节，微软为所有以前的预览版和RC1提供了这个公告列表： 宣布推出 .NET 7 预览版 1：.NET 7 基于 .NET 6 建立的基础构建，其中包括一组统一的基础库、
那么这个基本设计思路怎么就变了？又该由哪种新方案代替？对于大模型应用来说，向量数据库是必要的吗？...如今，JSON 文件成为存储记忆 / 嵌入的默认方式。 原因是向量数据库没有附加价值？...当然也会有反对者，他们认为“向量数据库比当前的 JSON 文件内存系统更高效。它们是为此类任务而构建的，可以简化开发并减少 token 消耗。”...那么我们应该如何为自己的项目选型？吴英骏老师认为，对于任何大模型应用，是否需要选用矢量数据库，完全取决于该应用对于矢量存储与查询的依赖程度。...“对于需要存储大量矢量的场景，如海量图像检索、音视频检索等，很显然使用矢量数据库可以获得更加强大、专业的功能，而对于数据量并没有那么大的场景来说，还不如使用 Numpy 等 Python 库计算来的高效
Pytorch 有两个主要的特点： 利用强大的 GPU 加速进行张量计算（如 NumPy） 用于构建和训练神经网络的自动微分机制 相较于其它 Python 深度学习库，Pytorch 有何优势？...你可以将张量「Tensor」和函数「Function」类相连接，构建一个编码了完整计算历史的无环图。张量的「.grad_fn」属性会引用创建了这个张量的「Function」。...Pytorch 的 nn 模块 这是在 Pytorch 中构建神经网络的模块。「nn」模块依赖于「autograd」来定义模型并对其进行微分处理。首先，定义训练一个神经网络的过程： 1....这个模型与上面的模型非常相似，但不同之处在于你要使用「torch.nn.Module」创建神经网络。...另一个区别是这个模型会使用 stochastic gradient descent optimizer 而不是 Adam。你可以使用下面的代码实现一个自定义的 nn 模块： ?
---- 在我关于这个项目的第一篇博客文章中，我回顾了我是如何为这个项目收集数据的。数据是烹饪食谱和相应的配料。从那以后，我添加了更多的食谱，所以我们现在总共有4647个。...请随意使用这个数据集，你可以在我的Github上找到它:https://github.com/jackmleitch/Whatscooking- 这篇文章将着重于对数据进行预处理，构建推荐系统，最后使用...与大多数项目一样，我的目标是创建最简单的模型，以使工作达到我想要的标准。 ---- 构建食谱推荐API 成分的预处理与解析 为了理解手头的任务，让我们看一个例子。...---- 创建一个API来部署模型 使用Flask 那么，我如何为最终用户提供我所构建的模型呢？我创建了一个API，可以用来输入成分，然后根据这些成分输出前5个食谱建议。...为了构建这个API，我使用了Flask，它是一个微web服务框架。
为了把这个门槛打下来， 团队构建了Lamini引擎，从此，每个开发者都能够拥有从GPT-3训练ChatGPT的超能力！ 划重点：可以商用！可以商用！可以商用！...值得注意的是，这个库中的优化（optimization）远远超出了现在开发者可以使用的范围，从更具挑战性的优化（如RLHF）到更简单的优化（如减少幻觉）。 比如，你想从不同的角度生成一个广告文案。...Lamini库已经优化了正确的prompt，这样开发者就可以使用不同的模型，不必担心如何为每个模型设置prompt的格式。...构建一个包含输入-输出对的大型数据集 这些数据集会向模型展示，它应该如何响应输入，无论是遵循英文说明，还是以JSON响应。...对生成数据进行微调 在这个过程中，生成的数据会质量不一。 在微调之前，下一步就是将生成的数据过滤为高质量数据。 然后，Lamini会通过在这个过滤后生成的数据集上训练基础模型，来创建自定义LLM。
与从头开始训练语言模型不同，我们使用已经预训练过的模型，如LLama，并通过添加特定于用例的训练数据来调整模型以适应特定任务的需求。...使用上下文注入时，我们不修改语言模型，而是专注于修改提示本身并将相关上下文插入到提示中，其工作原理可能是这样的： 因此，需要思考如何为提示语提供正确的信息, 需要一个能够识别最相关数据的过程。...构建一个提示管理器，它可以接受许多属性并以正确的结构构建提示。 另外，为了能够在目标应用程序中使用响应，必须能够预测将收到的格式。最好的方法是在提示词中提供预期的JSON格式。...最后，LLM将以JSON格式返回反馈，评估结果可以存储在数据库中，还可以使用这些结果构建新的功能。...我们还可以选择不同的嵌入模型，如Ada、Davinci、Curie和Babbage。其中，Ada-002目前是最快且成本最低的模型，而Davinci通常能够提供较高的准确性和性能。
下图中，展示了一系列的微服务，以及我们如何为每个服务选择不同的数据模式。我不想在本文中，为每种类型的数据库去选择合适的用例。...其中，开发服务A的团队，因为该服务是基于大规模数据管理的核心应用，可能使用如Apache Cassandra这样的表格模型数据库。...DSE在核心模型之上构建对应的键值和文档模型也是很简单的，如下图所示。...在选择多模型数据库时要考虑的一个问题是如何支持各种模型。一种常见的方法，是基于单一的原生的基础模型的数据库引擎，而其他模型都是构建在其之上。分层数据模型更能展现底层基本模型的特性。...用Tabular（例如DSE数据库）作为网络水平的可扩展性和可用性的主要模型，然后根据需要在此之上构建分层的键值对和文档数据模型。
为什么在 Apache NiFi 中使用 Python 构建？ Apache NiFi 是一个用于数据摄取、转换和路由的强大工具。...NiFi 中的 Python 处理器提供了一种灵活的方式来扩展其功能，特别是对于处理非结构化数据或与外部系统（如 AI 模型或云原生向量数据库 Milvus 等向量存储）集成。...定义输出属性，将生成的响应转换为 JSON 格式。...ParseDocument：此处理器似乎非常通用，能够解析各种文档格式，如 Markdown、PowerPoint、Google Docs 和 Excel，提取文本内容以供进一步处理或存储。...要开始使用 NiFi，用户可以参考快速入门指南进行开发，并参考 NiFi 开发人员指南以获取有关如何为该项目做出贡献的更全面信息。
本文以 Gin 框架为例，描述 Gin 中如何为接口生成 Swagger 文档。...Swagger Codegen 它可以通过 OpenAPI 规范定义的任何 API 生成服务器存根和客户端SDK来简化构建过程。...使用 Swagger 就是把接口相关信息存储在它定义的描述文件里面（yaml 或 json 格式），再通过维护这个描述文件可以去更新接口文档，以及生成各端代码。...如 title，version，description 等。 // @title XX管理系统后台接口。...如 Summary, Description, Tags 等。 Summary 是简短描述，Description 是详细描述，Tags 是逗号分隔的标签，用于分组。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
