与其他算法相比，高斯过程不那么流行，但是如果你只有少量的数据，那么可以首先高斯过程。在这篇文章中，我将详细介绍高斯过程。并可视化和Python实现来解释高斯过程...

数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率，并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。

本研究旨在通过安装TensorFlow-GPU的特定版本，并结合其他数据处理和可视化库，为深度学习模型的构建提供一套完整的数据处理流程。

多模态大模型展现出了多种多样的能力，这些能力都通过SFT和预训练从庞大的训练数据集中学习。

本文由清华大学、上海交通大学、悉尼大学、UCSB、香港中文大学、香港科技大学、香港科技大学（广州）联合完成。主要作者包括：潘乐怡（第一作者），清华大学本科生，研...

本书是一本全面指导读者掌握MATLAB数据可视化的实用指南。全书精心编排了13章内容，旨在帮助读者了解和掌握MATLAB的数据分析和可视化功能。

数据归一化是一种预处理步骤，就是想要将不同尺度和数值范围的数据转换到统一的尺度上。

对不同三组组织样品的单细胞数据进行了分析，通过UMAP验证了细胞没有根据捐献者分离，根据3000个可变基因的表达，识别了细胞聚类，在UMAP上可视化了关键基因和...

大家或许都曾被Nature, Science上的单细胞umap图吸引过，不免心生崇拜。在这里，我们将介绍一种简单方便的顶刊级umap图可视化

Hello小伙伴们大家好，我是生信技能树的小学徒”我才不吃蛋黄“。今天是胃癌单细胞数据集GSE163558复现系列第四期。第三期我们选择0.5分辨率，对细胞进行...

在单细胞PCA降维结果理解以及细胞聚类分群及其可视化中，除了有PCA以及聚类分群结果的可视化以外，都展示了一下UMAP图

在UMAP上可视化了各个超球内的标记表达，包括CD27、IgD、IgM和IgA，这些标记有助于广泛分类B细胞。

Hello小伙伴们大家好，我是生信技能树的小学徒”我才不吃蛋黄“。今天是胃癌单细胞数据集GSE163558复现系列第三期。第二期我们走了Seurat V5标准流...

在某些有上位机的场合，可能需要TargetVisu人机界面占半个屏幕或者固定区域，再加上本身上位软件界面，最终组合成完整的操作界面。这对于软件使用者非常便利。

在上一篇工作 Vary 中，我们第一次提出了CLIP视觉词表在密集感知能力上的不足，并给出了一种简单有效的扩充词表方案。Vary发布后得到了不少朋友的关注（目前...

然后，我们可以在 UMAP 空间（使用 DimPlot()）中可视化聚类结果，或者使用 ImageDimPlot() 覆盖在图像上。

MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标，具体包括API友好、调试难度低、计算效率、数据预处理效率和分布式训...

第一次运行docker-compose会先下载obsidiandynamics/kafka和obsidiandynamics/kafdrop镜像，随后启动容器。

降维技术用于减少数据的维度，以便更好地可视化和分析数据。例如，主成分分析（PCA）和t-SNE常用于高维数据的降维和可视化，帮助研究人员发现数据中的潜在结构和模...

本文旨在为初学者解惑，详细介绍如何从WRF模拟结果中提取最大cape，并利用Python等现代科学计算工具将其可视化。：