为了挑战 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4 等闭源模型的主导地位, 一系列开源模型力量正在崛起,包括 LLaMa、Falcon 等。最近,Meta AI 发布了 LLaMa-2 模型,被誉为开源领域最强的大模型,很多研究者也在此基础上搭建自己的模型。比如,StabilityAI 利用 Orca 风格的数据集对 Llama2 70B 模型进行了微调,打造出了 StableBeluga2,在 Huggingface 的 Open LLM 排行榜中也取得了不错的成绩。
404星链计划即将迎来改版更新啦,我们会在项目展示、奖励计划等方面有所优化调整,同时会新收录几个优秀的开源安全工具。在此之前,让我们一同回顾一下星链计划自2020年8月上线以来我们收录过的部分项目,它们中很多已经为大家熟知,成为日常工作的一部分,有些还有待你去探索新的利用方式~ 今天介绍的项目是Platypus。
如要制作通用装饰器(无论参数如何,您都可以将其应用于任何函数或方法),则只需使用*args, **kwargs:
这个最新被发现的英特尔CPU漏洞,让攻击者直接通过监视功耗的变化,便可以轻松获取你的CPU数据。
Hugging Face上的开源大模型排名榜又更新了,这次荣登榜一的是:鸭嘴兽(Platypus 2-70B)!
python中可以对pdf文件进行解析和生成,分别需要安装pdfminer/pdfminer3k和reportlab文件库。
【导读】《21天学通C++》这本书通过大量精小短悍的程序详细而全面的阐述了C++的基本概念和技术,包括管理输入/输出、循环和数组、面向对象编程、模板、使用标准模板库以及创建C++应用程序等。这些内容被组织成结构合理、联系紧密的章节,每章都可在1小时内阅读完毕,都提供了示例程序清单,并辅以示例输出和代码分析,以阐述该章介绍的主题。本文是系列笔记的第五篇,欢迎各位阅读指正!
欢迎关注R语言数据分析指南 本节来介绍一个用于了解多个基因组的同线性和直系同源模式分析及可视化的R包GENESPACE,软件运行需要依赖其它软件如OrthoFinder、MCScanX等,分析环境配置
一款内网综合扫描工具,方便一键自动化、全方位漏扫扫描。支持主机存活探测、端口扫描、常见服务的爆破、ms17010、redis批量写公钥、计划任务反弹shell、读取win网卡信息、web指纹识别、web漏洞扫描、netbios探测、域控识别等功能。
多态(Polymorphism)是面向对象语言的一种特征,可能使用相似的方式(基类中的接口)处理不同类型的对象。在编码时,我们将不同类型(具有继承层次关系的基类和派生类)的对象视为基类对象进行统一处理,不必关注各派生类的细节,在运行时,将会通过相应机制执行各对象所属的类中的方法。多态是一种非常强大的机制,我们考虑这种情况,基类早已写好并定义了良好的接口,基类的使用者编写代码时,将能通过基类的接口来调用派生类中的方法,也就是说,后写的代码能被先写的代码调用,这使程序具有很强的复用性和扩展性。
这个东西应该属于PHP中的高级内容,看上去很复杂,但是非常有用,所以我做了长篇笔记。不然记不住,以后要用的时候,还是要从头学起。
Python提供了众多的PDF支持库,本文是在Python3环境下,试用了两个库来完成PDF的生成的功能。PyPDF对于读取PDF支持较好,但是没找到生成多层PDF的方法。Reportlab看起来更成熟,能够利用Canvas很方便的生成多层PDF,这样就能够实现图片扫描上来的内容也可以进行内容搜索的目标。
数学推理问题是语言模型绕不过的痛点,在各种黑科技的加持下,开源模型的推理性能依然不够看。
官网看完了,文章看篇又一篇,FlutterGallery也把玩了一遍,是不是觉得空学一身武艺?是不是特别想实战一下?或者是不是想看看别人是怎么做的?那请看看下面的几个已经上架的App吧~~
目前,网上已有成千上万个Python包,但几乎没有人能够全部知道它们。单单 PyPi上就有超过47000个包列表。
https://www.biaodianfu.com/python-decorator.html 大家好,欢迎来到 Crossin的编程教室 !
大语言模型通常需要较大的GPU内存。那能不能在单个GPU上运行推理?如果可以,那么所需的最小GPU内存又是多少?
至少gatk-4.0.2.1.zip无法走CNV流程,我重新下载了目前最新版的才能顺利运行:
Encode 将一个对象编码成JSON数据,接受一个interface{}对象,返回[]byte和error: func Marshal(v interface{}) ([]byte, error) Marshal函数将会递归遍历整个对象,依次按成员类型对这个对象进行编码,类型转换规则如下: bool类型 转换为JSON的Boolean 整数,浮点数等数值类型 转换为JSON的Number string 转换为JSON的字符串(带""引号) struct 转换为JSON的Object,再根据各个成员的类
在当今科技飞速发展的时代,AI(人工智能)已经成为了一个热门话题,并且在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。从智能手机中的语音助手到自动化的工业生产,AI 的应用似乎无处不在。而我们作为开发人员,应该仔细思考如何在即将到来的AI浪潮中实现自己的价值。**而熟练使用AI工具以及基础接口**将是我们扎实的基础,在AI产品即将百花齐放的未来将为自己占据先机。
要理解装饰器,你首先必须要知道在Python中,函数是对象。这一点对装饰器有着很重要的影响。让我们用一个简单的例子来看一下为什么:
单细胞数据完成差异分析后,可以根据结果进行后续的GO ,KEGG,GSEA富集分析,推荐使用clusterProfiler-R包,可参考 R|clusterProfiler-富集分析 clusterProfiler|GSEA富集分析及可视化 。
现在有如此之多的Python包,几乎没有人能够全盘掌握。 光是PyPI就可单独列出47,000个包! 近日,听到很多数据科学家切换到Python的消息,我不由地想到,虽然他们得到了pandas、scikit-learn和numpy的一些巨大好处,但却错过了一些稍微老一点但同样能提供帮助的Python库。 在这篇文章中,我将介绍一些鲜为人知的库。即使你已经是Python高手,也应该看看,可能会有那么一两个是你从来没有见过的! 1)delorean Delorean是一个非常酷的日期/时间库。它是我在Pytho
本文为 C++ 学习笔记,参考《Sams Teach Yourself C++ in One Hour a Day》第 8 版、《C++ Primer》第 5 版、《代码大全》第 2 版。
通过编写这个原型,我们学到了什么呢?我们学到了使用ReportLab进行绘图的基本知识,还知道了如何提供数据,以便使用提取的数据轻松地绘制图表。然而,这个程序存在一些缺陷。为将折线放在正确的位置,我对值和时间戳作了权宜性修改。另外,这个程序并没有从任何地方获取数据,换而言之,它从程序本身包含的列表中获取数据,而不是从外部来源读取数据。
清华大学,微软研究院共同发表了一篇论文,创造性地提出了TORA:在LLM之外使用推理智能体,结合自然语言分布推理,就能大幅提高研究LLM的数理能力和推理能力。
最近Python星球里的一位朋友私信我,想学习一下Python自动化生成数据分析报告。
7个WGS数据,怎么着也得人民币5万块钱!数据在 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA632854 :
上周B站:程序员晚枫后台的一位朋读者私信我,想学习一下Python自动化生成数据分析报告。
call 突变的工具推荐使用GATK HaplotypeCaller 和 Platypus。也有基于贝叶斯统计方法的 Samtools/BCFtools 和 FreeBayes 。不同工具得到的结果的一致性通常在 90% 以上。 过滤 Artifacts 虽然从上面方法得到的突变结果准确度高达 99.9%,但是依然会由于人为因素而引入了假阳性突变。因此,得到的突变结果需要在 IGV 中进行人工手动的可视化过滤。如:低质量碱基(图 2 a),reads末端的artifacts(图 2 b),由于局部比对错误引起的插入缺失(图 2 c),strand bias artifacts(图 2 d)、低复杂度区域中的错误比对(图 2 e)等 识别de novo mutations 在人群中,de novo mutations 存在一定的频率。可以基于已经公开的数据集,如 gnomAD 进行注释和过滤。一般认为在人群中 MAF > 0.0001(也有人说是0.001),更有可能是 germline mutation。 拷贝数和结构变异 拷贝数变异 CNV 是人类遗传变异的另一种类型,与许多疾病相关,如抑郁症 autism,智力底下 intellectual disability,先天性心脏病 congenital heart disease。NGS 在临床上也有应用于 CNV 检测,相应的工具有:cn.MOPS 、CONTRA、CoNVEX、ExomeCNV、ExomeDepth 和 XHMM。如果是全基因组测序,还有检测结构变异 SV,常用的软件有 DELLY 、Lumpy 、Manta 、Pindel 和 SVMerge ,但由于二代测序的 reads 读长较短,检测 SV 仍然存在挑战性。 拷贝数变异和 SV 可以通过 IGV 进行可视化查看:
pepe是一个基于python的用于从Pastebin收集有关泄露电子邮件地址信息的脚本工具。
鉴于SAX机制低级而简单,编写一个混合类来处理管理性细节通常很有帮助。这些管理性细节包括收集字符数据,管理布尔状态变量(如passthrough),将事件分派给自定义事件处理程序,等等。就这个项目而言,状态和数据处理非常简单,因此这里将专注于事件分派。
我个人使用defaultdict相当多。 与dict不同,defaultdict不需要检查一个键是否存在。 所以我们可以这样做:
reportlab是Python的一个标准库,可以画图、画表格、编辑文字,最后可以输出PDF格式。它的逻辑和编辑一个word文档或者PPT很像。有两种方法:
此方法适用于路由器刷机openwrt系统之后,安装jing东签到插件,每天定时签到。
1800亿参数,Falcon在3.5万亿token完成训练,直接登顶Hugging Face排行榜。
容器(Collections) Python附带一个模块,它包含许多容器数据类型,名字叫作collections。我们将讨论它的作用和用法。 我们将讨论的是: defaultdict counter deque namedtuple enum.Enum (包含在Python 3.4以上) defaultdict 我个人使用defaultdict较多,与dict类型不同,你不需要检查key是否存在,所以我们能这样做: from collections import defaultdict colours =
一句话概括:Ollama 是一个允许您在计算机上本地运行开源大语言模型(LLM)的工具
作为国家基因库生命大数据平台(CNGBdb)“存”功能板块,国家基因库序列归档系统(CNSA)不仅是数据管理助手,还是文章发表助手,截至2021年5月8日,CNSA已支持论文发表254篇,发表期刊138种,包括The Lancet、CNS(Nature、Science、Cell)及其子刊等。
分类模型还可用于解决一些起初并不明显合适的问题。例如 Kaggle 美国专利短语匹配[1]竞赛。在这项比赛中,我们的任务是比较两个单词或短语,并根据它们是否相似、在哪个专利类别中使用等因素进行评分。如果得分为 1,则认为这两个输入词具有相同的含义;如果得分为 0,则表示它们具有完全不同的含义。例如,abatement 和 eliminating process 得分为 0.5,表示它们有些相似,但不完全相同。
9 月 12 日,淘天集团联合爱橙科技正式对外开源大模型训练框架 ——Megatron-LLaMA,旨在让技术开发者们能够更方便的提升大语言模型训练性能,降低训练成本,并且保持和 LLaMA 社区的兼容性。测试显示,在 32 卡训练上,相比 HuggingFace 上直接获得的代码版本,Megatron-LLaMA 能够取得 176% 的加速;在大规模的训练上,Megatron-LLaMA 相比较 32 卡拥有几乎线性的扩展性,而且对网络不稳定表现出高容忍度。目前 Megatron-LLaMA 已在开源社区上线。
今日凌晨,就在我们还在睡梦中时,大洋彼岸的Meta干了一件大事:发布免费可商用版本Llama 2。
作者:Mattia Cinelli翻译:朱启轩校对:欧阳锦 本文约3500字,建议阅读15分钟本文通过一些Python示例代码介绍了可以提高代码可靠性的SOLID编码准则。 标签:数据结构,编程,数据科学 SOLID原则是由Robert C. Martin提出的以首字母缩写命名的编码准则,它代表了五种不同的编码习惯。 如果您遵循这些原则,您就可以通过完善代码的结构和逻辑来提高代码的可靠度。 Photo by ThisisEngineering RAEng on Unsplash 以下是SOLID的五大原则
Technology Innovation Institute最近发布了Falcon 180B大型语言模型(LLM),它击败了Llama-2 70b,与谷歌Bard的基础模型PaLM-2 Large不相上下。
生信的作用越来越大,想学的人越来越多,不管是为了以后发展,还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情,也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作,却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作,但不懂得背后的原理,不知道什么参数需要修改,结果可以出来,却把握不住对还是错。
单细胞T细胞和B细胞抗原受体测序数据分析可以潜在地对适应性免疫细胞进行深入评估,从而为了解免疫细胞的发育提供信息,从而跟踪疾病和治疗中的克隆扩增。然而,由于数据的复杂性和潜在的生物学特性,在单细胞水平上分析和解释T细胞和B细胞及其适应性免疫受体谱一直是极具挑战性的。
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