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富集分析与可视化的方法:GREAT与rGREAT

GREAT是一款专用于分析基因组调控区域功能注释的工具,与传统的基因富集分析工具不同,它通过二项检验直接分析基因组区域而非基因列表,能够更全面地评估非编码区域的功能意义。GREAT采用创新的"调控域"模型,解决了传统方法在处理远端调控元件时的信息丢失和假阳性问题。该工具需要输入BED格式的基因组坐标文件,通过网页接口或命令行使用,特别适用于ChIP-seq、ATAC-seq等顺

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#windows#linux#人工智能 +2
大模型Model Context Protocol(MCP)简介

本文介绍了大语言模型(LLM)工具调用的新技术Model Context Protocol(MCP)。MCP通过标准化协议层,使LLM能够主动调用外部工具和服务,扩展AI能力边界。文章详细解析了MCP的工作原理:通过系统提示词让LLM生成结构化JSON调用请求,由AI平台解析执行并返回结果。MCP支持三种工作模式(stdio/SSE/HTTP),适应不同部署场景,相比传统function call

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#transformer#python#人工智能 +4
阿里巴巴个人助手智能体CoPaw搭建

文章摘要:本文介绍了如何在阿里云魔搭创空间免费部署CoPaw智能助手(类似openClaw)。通过一键配置即可完成安装,支持添加MCP工具和云端大模型(如通义千问)。详细说明了接入飞书/钉钉等应用的方法,并分享了使用体验:聊天消耗token较多,建议选择经济模型;飞书支持文件传输而QQ仅限文字;魔搭云服务文件系统封闭但安全性高。作者在元宵节期间成功体验了这一国产智能体工具的便捷功能。

#自动化#人工智能#linux +3
基于RSS订阅源以及LLM的文献订阅追踪工具

本文介绍了一个自动化处理RSS论文订阅源的开源工具,该工具集成了AI论文总结功能。项目背景源于生物医学研究生追踪大量期刊论文的需求,旨在解决手动处理订阅论文耗时的问题。工具包含五个模块:RSS订阅源解析、论文全文爬取、AI论文解析、报告生成和可选定时任务。其中重点解决了RSS源解析和论文爬取的技术难点,利用OPML文件管理订阅列表,通过requests和bs4库获取论文全文。项目已开源,代码托管在

#人工智能#linux#机器学习 +2
Attention机制与self-attention详解(二)——Transformer架构

本文介绍了Transformer模型及其核心组件Self-attention的应用与结构。主要内容包括:1) Self-attention在语音识别、文本翻译、聊天机器人等多领域的应用实例;2) Transformer的Encoder-Decoder架构,详细解析了Encoder中的self-attention层和Decoder的autoregressive机制;3) 重点说明了Encoder与D

#transformer#深度学习#人工智能
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