其实，AI搜索平台之所以这么聪明，是因为它们背后有着庞大的内容来源。作者：刘鑫炜互联网品牌内容营销专家蚂蚁全媒体总编今天，我们就来一起揭开AI搜索平台背后的神秘面纱，看看那些搜索结果都来自哪些平台。...第一个是文心一言的搜索结果，其中显示参考4条信息源，主要来自新浪财经、简书、百家号和CSDN等。第二个是天工AI的搜索结果，其中显示参考知乎专栏、网易、搜狐等信息源。...第三个是KIMI的搜索结果，参考来源比较多，28条，信息源比较综合。第四个是豆包的搜索结果，其中显示搜索来源来自网易、头条号、格隆汇等。...第五个是腾讯元宝的搜索结果，它引用了5篇资料作为参考，3篇来自微信公众号，一篇来自搜狐，一篇来自数英网。通过多次测试梳理，我们发现，各个AI搜索的来源虽然各异，但是大体的信息来源基本相似。...这些平台以其独特的用户生成内容（UGC）模式，汇聚了来自各行各业的专业人士、学者、爱好者以及普通用户的智慧与经验，形成了一个庞大而多元的知识网络。
他质疑了作者的单细胞数据分析结果有问题，下面来看看这篇 Cell文章中有什么古怪呢！！！...CTLs 以 HLA-II 依赖的方式消除 HCMV-gB+ 衰老成纤维细胞 通讯作者为来自马萨诸塞州总医院及哈佛医学院的 Shadmehr Demehri 教授： https://www.cancerresearch.org...文章中使用bulk转录组对年轻的皮肤和年老的皮肤进行测序，并使用DESEq2进行差异分析，检查了免疫相关基因在差异结果中的差异情况：CD69, CD96, CD276, CXCL9, KLRD1, IL2RB...疑问点二：明明是 4 vs 4的8个样本，结果展示中少了一个？ Fig3的热图：热图显示了衰老成纤维细胞与正常成纤维细胞中免疫细胞激活配体基因的表达情况（基于RNA测序数据）。...这些发现表明，CD4 CTLs 是清除老年皮肤中衰老细胞的效应细胞。 问：那究竟有没有这样的 突然冒出来的 一群CD4 CTL细胞，还高表达 PRF1 呢？
AI绘画基于高质量的中文图文数据训练，在图片多模表征、多模搜索与生成上达到先进水平
需要调用命令行来执行某些命令，主要是用 subprocess 实时获取结果和捕获错误，发现subprocess的很多坑。...subprocess 普通获取结果方式，其需要命令完全执行才能返回结果： import subprocess scheduler_order = "df -h" return_info = subprocess.Popen...return_info.stdout: return_line = next_line.decode("utf-8", "ignore") print(return_line) 客subprocess 实时获取结果
在Chrome里读取未定义对象的属性或调用未定义对象的方法时就会发生这个错误，在Chrome开发者控制台可以很容易地重现这个错误。...发生这个错误的原因有很多，其中最为常见的是，在渲染UI组件时没有正确初始化状态。我们通过一个真实的例子来看看这个错误是怎么发生的。...这个错误与发生在Chrome里的是差不多的，只是Safari为它提供了不同的错误信息。 3....这个错误与Chrome里的“TypeError: ‘undefined’ is not a function”是同一个东西。不同的浏览器为相同的错误提供的错误消息可能是不一样的。...这个错误可以在Chrome开发者控制台重现。 当传给函数的值超出可接受的范围时也会出现这个错误。
执行发现数据插入错误后，数据插入“0001/9/14”。...感觉莫名其妙，我不知道这是为什么这样的数据，调试后，，发现测试的形式我进入“2014/9/1”在节目成为“01-SEP-14”，瞬间突然，原来是因为01年9一个月14每日。...我知道这样的原因，。该解决方案直接放行：to_date(to_char(dateFrom, ‘yyyy/mm/dd’), ‘yyyy/mm/dd’)。 再次执行，成功的记录。
性能测试过程中，我们经常需要知道高并发性能测试情况下，系统报错，返回的结果是什么，帮助开发具体定位问题 一、操作步骤： 1. 正确响应结果 2....我们可以自定义断言语句，自动判断断言失败情况下，打印错误响应到日志，右键点击HTTP请求》添加》后置处理器》Bean Shell PostProcessor, 3....执行语句如下： 命令解释：使用该命令调用jmeter进行性能测试，-t后面跟的是需要执行的脚本名称，-l后跟的是聚合报告保存路径，-j跟的是日志保存路径 6. 测试结果和错误日志如下：
在Python开发过程中，区分错误和正确的返回结果是一项非常重要的任务。如果我们不能清晰地处理这两者，那么代码就会变得难以维护和扩展。接下来，我将为大家详细介绍几种有效的模式来解决这个问题。...返回元组或字典 传统的做法是使用元组或字典来返回结果和错误信息。...Right value 表示成功，Left error 包含一个错误信息。...print(f"The result is {result.value}") else: print(f"An error occurred: {result.error}") 总结 区分错误和正确的返回结果是代码质量的一个重要指标...如果您在项目中有更多复杂的需求，可能还需要考虑使用更高级的错误处理库或者自定义错误处理机制。无论使用哪种方法，关键是要保持代码的一致性和可读性。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我最近看了两节关于数据分析的课程，其中最基础也最重要的知识就是支持度，置信度和提升度了。而在打印提升度的相关信息时，我遇到了一些麻烦！...因此用到提升度来筛选数据 rules2 = association_rules(frequent_itemsets2, metric='lift', min_threshold=1.5) print(rules2) 打印结果如下...于是百思不得解的我百度了一下，找到了原因：pandas是有相关的输出显示设置的！直接放出来！ 抱歉，我这是做在onenote上面的笔记，是截图来的，可能视觉效果有些差！...设置相关显示选项 pd.get_option('参数名', value) # 获取相关显示选项 pd.reset_option('参数名', value) # 恢复默认相关选项 我们观察一下打印结果可以判断出来...当我们想打印自己构建的数据集的时候，可以看到咱们的数据被折叠了！又是可恶的省略号！
视频5：错误来自哪里 一、Error来自哪里？ 引子：视频3有一张图片 ? 我们发现，测试集上测试时，越复杂的model并不总是带来好的模型性能。那么，这些错误来自哪里呢？...Error来自“bias”和“variance”。 为什么要研究错误的来源？研究和分析它，是为了帮助我们更好做模型设计。 bias和variance组合，可以形成如下四种情况，如图所示： ?...我们所希望的模型，能够满足低Bias和低Variance，以打靶为例，靶心是目标，也就是我们理想的函数，我们所希望的模型，就是不仅瞄的准，还很稳。...通过这个图，我们可以获得这些认知： 1）如果模型欠拟合，意味着有大的偏差 2）如果模型过拟合，可能是有大的方差 对于大偏差，重新设计模型： 1）考虑更多的特征 2）设计更加复杂的模型 对于大方差，重新设计模型...二、模型选择 错误源自Bias和Variance，因此，设计模型的时候要对这两者进行一个平衡，保证总误差最小化。 三、交叉验证 利用交叉验证的思想去选择最佳模型。 如下图所示： ?
我是来自某大学本科，刚打完一个关于机器人的比赛，简单来说我在里面是负责识别一排矩形物体，返回最近的一个长方体并返回其相对于深度相机的三维坐标和角度。...因为要使机器人运动，所以相对于机器人的角度信息也是必要的。 ? ? 例如虚线框是我的画面，我就返回画面中最靠近中间的一个长方体，即下图中大概的红点位置。 ? ? 我所提取的信息是x、z、angle。...因为两边的面在不同的角度，采样获得的是不同的大小的点云，所以应该尽可能排除，而去分割出正面的那个面再去获得三维信息。 这部分是区域增长的代码。...我这里是两个面互相呈90°，我调整出来这几个参数比较适合我自己对时间速度和精度的要求，我对速度的要求比较高，所以这里的参数还不是精度最好的参数。 接下来是根据分割后的聚类进行提取信息。...经过我自己的尝试发现直接用OBB的角度误差很大，而AABB的角度会更符合实际。
作者总结了超过200篇中国工科学生论文中常见错误。 本文为重要干货总结。谷歌学术直接搜即可下载原文。...a和an表示一个非特殊的，一般的方式（a plan），the指已知是一个特殊的项目(the plan)。...错误使用情况： 必需的时候被忽略； 避免冗长可省略的的时候被使用； 以及不该添加的时候的错误使用。 一张图看懂该用哪个： ---- 长句子 60个单词以上可被称为长句子。...---- ‘Respectively’ and ‘respective’ Respectively一般用在句子末尾，表示两个或多个事情(人)按照前面提到的顺序呈现。 放在指代的名词前是错误的。...第二，in this study是对的，In this paper不对。 Study是作者做的工作，paper是展示工作的模式，也是读者正在读的东西。
最近，在使用python的requests.post的时候，不论结果如何处理，得到的都是乱码。...:"tom"}'resp = requests.post(url=url, data=param,headers=headers)print(resp.content)print(resp.text)结果如图...这时候，查看一下response返回结果的header信息print(resp.headers)看到的header信息如下：{'Date': 'Tue, 05 Feb 2023 12:31:52 GMT...，运行结果非常非常正常！...问题解决简单的解决在请求的时候，把header的“br”算法删除掉根本的解决undefined 如果非要保留br算法，python客户端应该怎么做呢？
使用了第三方的网页分析模块BeautifulSoup，可以从这里下载最新版：http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ =============== #...class_='title'): movie_title = i.a.get_text() # movie_title = movie_title.strip() #去除movie_title两边的空格...3. 12行用BeautifulSoup模块整理抓下来的html内容 4. 13行是重点，把我们需要的那一部分div截取下来（id="screening"的那部分），需要分析html源码。...接下来在上文的div中，寻找所有 class="title" 的 li 元素，注意，由于 class 是python中的保留关键字，所以需要 class_='title'。 6....有些网页抓取出来的内容前后有很多空格，可以用.strip() 去除。 点击“阅读原文”可以进入Byron的个人博客查看详细内容。
如果不作此操作，有时可能会出现极大或极小值，批量分析后得到的数据是不可信的。 ▼1. 背景校正的原理是什么？ 背景校正操作可以修正图像不均匀的背景强度，补偿不均匀光照、不均匀底片、微小的瑕疵。...如下情况： ◣ 1.1 在明场下，显微镜的视野内光强分布是不均一的，表现为正中心比周围要亮，免疫组化（DAB）图像就是在这种光学环境下被采集的。...尽管高倍镜下肉眼难以识别，但这种光强分布差异会对分析结果造成不小的影响。 ? （示例明场光强差异） ◣ 1.2 荧光染色时最大的障碍就是背景染色。...二者的本质区别就是光密度与灰度的区别。 ◣ 2.1 免疫组化（DAB）染色定量分析的主要指标就是积分光密度。 积分光密度代表的是分析区域内所有像素光密度值的总和，可以反映分析区域内某种成分的总含量。...（3）在弹窗中点击“0”对应的Image，然后将鼠标移动到图像中最白的位置（没有任何组织或细胞的地方）点击。↓ ?
大家拥抱 Jenkins，不仅仅因为它是新的方向，更因为这背后有着一个非常开放、活跃的开源社区。...为了使更多的 Jenkins 中文用户，能够及时、准确地获得来自官方的最新动态，经过社区贡献者的讨论，大家一致认为，开通 Jenkins 微信订阅号是非常必要也非常有意义的一件事情。...随着 Jenkins 订阅号的开通，我们将有更加直接的平台来与各位分享社区目前在做的一些事情。在这之前，我们早已着手进行 Jenkins 中文本地化的相关工作。...目前社区贡献者主要在做的事情包括：创办并维护 Jenkins 以及 Jenkins X 的中文官网、Jenkins Core 以及插件的本地化等。...我们尊重任何形式、任何规模的贡献，并热忱地欢迎新贡献者的加⼊，也欢迎您联系我们来分享您的心得、体会，或者共同举办一次 JAM 活动。
该文章主要解决的问题是：在已知分布以外的样本上，神经网络预测结果的置信度过高。...这个现象引发了一个问题：神经网络的预测什么时候是可靠的，具体来讲，当这个样本在已知分布以外时，神经网络能不能以较低的置信度表示没有学习过这种样本，避免高置信度的错误预测？ ?...另一种ACET方法最小化下列的表达式： ? 其中，p设置为正无穷大，即与u差距最大的z起重要作用： ? 六、实验结果 作者在MNIST, SVHN, CIFAR-10 和CIFAR100上进行实验。...在CIFAR-100上，最好的指标均来自ACET方法。 ? ?...为了进一步阐述该文章的效果，作者在项目主页上（https://github.com/max-andr/relu_networks_overconfident），给出了Two Moon Dataset上的二分类可视化结果
libcurl是一个跨平台的C语言库，提供了丰富的API用于网络通信，而curl命令行工具则是基于libcurl开发的，用于在终端中执行网络请求。...但生产环境需要更复杂的控制逻辑。...CURLE_SSL_CONNECT_ERROR: verify_certificate_chain(); break; default: log_unexpected_error(res);}建立错误类型到处理策略的映射关系...三、结果验证技术体系3.1 HTTP状态码验证long http_code = 0;curl_easy_getinfo(curl, CURLINFO_RESPONSE_CODE, &http_code)...句柄降低TCP握手开销实现keep-alive连接保持CURLM *multi_handle = curl_multi_init();// 添加多个easy_handle实现并行5.2 智能重试机制基于错误类型的差异化重试策略动态退避算法设计失败请求的隔离处理
Caffe带的MNIST手写体识别训练，和py-faster-rcnn的目标检测演示程序(demo.py)很正常（GPU,CPU模式都正常）， 在台式机上运算，CPU模式正常，但是GPU模式下结果居然不对了...： 以下是MNIST训练的运算结果 I0316 12:42:03.299001 12558 solver.cpp:454] Snapshotting to binary proto file examples...，然鹅现在没有任何结果图像显示。。。...和GPU模式运行结果都是正常的。...换成cuDNN5.1后编译py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn时，会有编译错误， 解决方法参见我的上一篇博客： 《使用cudnn5编译py-faster-rcnn错误
这是曾老板在群里发布的第三个数据集，一起来看看： 【写作任务3】，找出里面的错误。...这个数据集非常有名，来自2020年发在NC杂志上的文章《Single-cell RNA sequencing demonstrates the molecular and cellular reprogramming...下面重点来了，髓系注释的结果很奇怪呀！...CTSG：可以标记肥大细胞和粒细胞 再来看看，单核与巨噬细胞的注释结果也有问题： 2023年5月发表在 nature reviews immunology （2023 年 IF=100+）杂志上的经典综述...一起来背诵各种细胞的标记基因吧：单细胞亚群的关键基因背诵不下来肿么办。
使用USB_Burning_Tool_v2.1.7.1给S905D烧录固件，报UBOOT/烧录分区 system/校验分区/命令结果返回错误错误。...成功烧录 原因 旧的USB_Burning_Tool_v2.1.7.1不支持太大的固件。
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