
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
未填写擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
代码知识库平台的构建:如何解构可视化代码并快速上手?
一些小总结,关于如何找代码+如何读懂代码,在AI时代基本都有了一些自动化的解决方案,对于cs+x的AI4S科研人员来说,是真正赶上了一个好时代
不平衡模型性能分析
我们给损失函数加权重,一般通常是给正类样本更高的权重(因为一般数据稀缺,是阳性样本数目少),这意味着模型不会放过任何一个阳性样本,也就是说一个真实阳性样本,模型预测分为真阳性(预测对)、假阴性(预测错),模型会对后者也就是漏掉正类的惩罚变重,也就是说模型会拼命减少假阴性,严厉惩罚假阴性。真阳性率其实就是召回率(在所有ground truth为阳性的样本中,预测为模型找回为阳性的样本比例,在所有真实
Zerotier-Tailscale 自动化监控
之前使用的一些廉价的内网穿透的云服务容易崩,干脆写一个监控脚本能够自己重连
影像组学+病理组学+深度学习人工智能应用
biomamba影像组学推文读后感

Automa-web端自动化神器
基本处理模式其实和我之前博客提到的easyspider类似,具体工具使用体验&方法另开一篇博客来讲。可视化配置+工作流+自动化执行浏览器插件。

安装开源版pymol
安装开源pymol
用vscode写latex-1
在vscode上写latex

在vscode中使用R-1
承接上一篇博客,如何在vscode中集成R

scRNA-seq scanpy教程1:准备工作+AnnData数据结构理解
开一个新坑,单细胞多组学分析,预计R和python版本都会更新,与机器学习同步更新

Chap1-1 Numpy手搓神经网络—入门PyTorch
本篇正式跨越numpy到pytorch,从理论到工程化组织,神经网络在我们眼里应该不那么神秘了,







