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#可视化

20 天,2000 用户,Meet Blog 博客星图想链接每一座独立博客

月小水长

2026 年春节得空,我清理了下散落在 Trello 的这个 idea: Meet-Blog 博客星图,并开始着手构建数据集和设计前后端实现,得益于 Vibe ...

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描述而非绘制:通过 MCP 和 ES|QL 构建 AI 原生 Kibana 仪表板

点火三周

通过单一解决方案观测、保护和搜索您的数据。从应用程序监控到威胁检测,Kibana 是您应对关键用例的通用平台。立即开始您的免费 14 天试用。

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Zed 1.3 重磅更新:终端Thread!AI 爽感新体验

GoLang学习记

注意这里的用法:「托管的线程」。这不是简单的多 tab,而是一种架构层面的重新设计。在 Zed 的语境下,thread有更具体的含义:它是一个独立执行的、可管理...

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手撕 GPT#03:GPT 的核心代码只有 100 行,并且还支持注意力、权重、loss可视化哦

烟雨平生

今天我们拆开看。配上真实注意力可视化,你会看到模型"在读你的问题时,眼睛在看哪里"。

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两变量曲线关系的拟合(代码+可视化+结果解读)

医学和生信笔记

有些情况两个变量的关系并不是直线形式的,有可能是曲线形式的,此时可以通过曲线拟合来刻画两变量之间的关系。主要方法就是对变量做转换,比如log、平方、多项式、样条...

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2026年AI智能算力服务研究报告:HBM、CPO与重构|附240+份报告PDF、数据、可视化模板汇总下载

拓端

2025人工智能AI研究报告:算力、应用、风险与就业|附1000+份报告PDF、数据、可视化模板汇总下载

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代码实战 | Skyborn 0.40 弯曲箭头完全指南:从平面到剖面

用户11172986

Skyborn 迎来了 0.40 版本的重大更新!作为气象可视化领域的"宝藏库",这次升级不仅重构了底层风场分析管线,还大幅优化了弯曲箭头(Curly Vect...

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The Innovation Informatics|清华团队提出 MolF-DAEs,将 190 万活性分子压缩进三维化学空间

MindDance

从分子性质预测、虚拟筛选,到生成式分子设计,越来越多模型开始帮助研究人员在庞大的化学空间中寻找潜在候选分子。然而,对于药物发现而言,仅仅预测某个分子的活性还不够...

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Karpathy的LLM-Wiki结合AI大模型-分层知识萃取和概念语义提取

人月聊IT

在讲我今天内容前,我们还是先看下Graphify的一个开源实现,即对于一个Raw的原始资料目录进行Ingest的知识萃取,最终提取核心的文章摘要和主题信息,然后...

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从分布的角度进行帕累托分析

wujunmin

在Power BI使用散点图进行帕累托可视化时,Y轴如果是累计贡献占比,则形成传统的帕累托曲线:

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CT读腹新法:症状秒定位器官

梯度不陡

“右上腹隐痛” 输入对话框,Med-SORA在3D CT上即时标红肝、胆、胰,并以概率排序将首诊准确率推高3.2个百分点;该研究首次把“症状→腹部多器官”做成端...

9910

一套MCP,释放 AI Agent 绘图(白板、流程)能力

Ai学习的老章

这意味着,你在 Cursor、Claude Desktop、Windsurf 里写 Canvas 可视化代码,可以直接让 AI 看着 Konva 的最新文档来给...

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多源数据一键对比,中科天机可视化平台上新三大国际模式

气象学家

随着气象应用场景日益复杂,行业对预报数据的全面性、可靠性要求持续提升。为进一步拓宽数据维度、丰富分析视角,中科天机气象可视化平台现已完成重要功能升级:在已有欧洲...

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多源数据一键对比,可视化平台上新三大国际模式

郭好奇同学

随着气象应用场景日益复杂,行业对预报数据的全面性、可靠性要求持续提升。为进一步拓宽数据维度、丰富分析视角,中科天机气象可视化平台现已完成重要功能升级:在已有欧洲...

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Cellchat版本升级?V3空转细胞通讯分析解读

KS科研分享与服务-TS的美梦

cellchat更新到V3了?定睛一看,其实不是cellchat版本的更迭,是单独把空转通讯分析单分出来,包的名字是SpatialCellChat。整体的分析流...

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【已被小伙伴用在文章中了】单细胞scRNA/scATAC之marker基因个性化展示气泡图函数(视频教程)

KS科研分享与服务-TS的美梦

这个可视化分为两部分,也就是有两个函数,一个是获取表达矩阵,一个是进行可视化作图。函数的参数比较简单,ks_scAverExp只需要三个参数即可,第一个函数的输...

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ICML 2026|DropoutTS:从”学什么”到”学多少”的鲁棒时间序列预测

时空探索之旅

☀️ 论文标题:DropoutTS: Sample-Adaptive Dropout for Robust Time Series Forecasting

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Q-Learning 入门:从零写一个 Gymnasium 的 grid world 项目

deephub

这篇文章的目标是要做的是一个自定义的 8×8 grid world。agent 从左上角出发,绕开墙壁,找到右下角的 goal。

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