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二阶泰勒展开

发表于 2025-12-29 | 更新于 2026-08-28 | 分类于 机器学习 , 数学基础
核心思想泰勒展开的核心思想是:用一个多项式函数来近似地表示一个复杂函数。这个多项式在某个点(展开点)附近与原始函数具有非常相似的行为。 一阶泰勒展开就是我们熟悉的线性近似,它只考虑函数值和一阶导数(斜率),得到一个切线。 二阶泰勒展开在线性近似的基础上,增加了二阶导数(曲率) 的信息,从而能更好地 ...
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遗传病-遗传模式详解

发表于 2025-12-24 | 更新于 2026-08-28 | 分类于 生物信息 , 遗传病
(一). 孟德尔规律遗传病通常将以孟德尔遗传规律表现的单基因遗传病按不同遗传模式分为: 常染色体显性遗传 (autosomal dominant inheritance),简称常显或AD致病基因位于常染色体上,且由单个等位基因突变即可起病的遗传方式。常见的亚型包括: ①完全显性(正常纯合子AA和杂 ...
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Ranking:概述

发表于 2025-12-22 | 更新于 2026-08-28 | 分类于 大模型 , 算法要点
在信息检索(IR)和推荐系统中,Ranking(排序) 是决定用户体验的核心环节。它不仅仅是给文档打分,更是将海量数据转化为用户可感知的有序列表的过程。根据技术演进的脉络,主流 Ranking 技术主要分为 传统算法 和 机器学习排序 (LTR) 两大阵营。 核心架构核心架构:从“投票”到“学习” ...
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图嵌入

发表于 2025-12-19 | 更新于 2026-08-28 | 分类于 大模型
当数据呈现非欧几里得结构(如社交网络、推荐系统中的用户-物品关系)时,传统的向量空间方法失效,需要使用图嵌入技术。 DeepWalk 原理: 类似于 Word2Vec,通过随机游走 (Random Walk) 生成节点序列,再用 Skip-gram 学习向量。 特点: 简单易用,但随机游走策略固定 ...
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自然语言处理-BERT

发表于 2025-12-19 | 更新于 2026-08-28 | 分类于 大模型
Embedding(嵌入)技术的核心目标是将高维、稀疏的数据(如文本、图像、图结构)映射为低维、稠密的向量空间,从而捕捉数据间的语义关系。根据应用场景的不同,主要分为自然语言处理 (NLP)、图神经网络 (GNN) 和 多模态学习 三大领域。自然语言处理过程中,文本的向量化,是其中重要的一环。NLP ...
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MCP开发:从0开发一个MCP

发表于 2025-12-12 | 更新于 2026-08-28 | 分类于 大模型
用官方 Python SDK FastMCP 从零实现最小 MCP Tool 服务:uv 环境、stdio 配置、排错与可选 Streamable HTTP。
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概念-基因结构介绍

发表于 2025-12-12 | 更新于 2026-08-28 | 分类于 生物信息 , NGS
今天被问到一个问题,基因结构注释中的 CDS1\CDS2\5U1E 是什么意思。简单来说是编码区,但是想想好像从未系统的梳理过基因结构注释结果中的各个概念。所以借此梳理以下。 基因组 指一个生物体或细胞内所有遗传物质的总和。它不仅包含基因,还包含非基因序列(如端粒、着丝粒等) DNA即脱氧核糖核酸 ...
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MCP开发:什么是MCP

发表于 2025-11-19 | 更新于 2026-08-28 | 分类于 大模型
介绍 Model Context Protocol(MCP)的定位、架构、原语概览与系列导航,作为 MCP 开发教程入口篇。
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Git:cherry-pick的使用

发表于 2025-11-18 | 更新于 2026-08-28 | 分类于 工程实践 , Git
各种业务需求的存在,经常会导致我们存在不同的项目分支来应对不同的实际业务场景,开发分支上的某些更新不能上线,导致我们只上线开发分支中的某几个commit。这时候,我们就可以使用cherry-pick命令,将某个开发分支的commit提交到正式分支。或者将某个重复的更改同步到多个不同的业务分支上。 m ...
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2.团队多元化建设

发表于 2025-11-18 | 更新于 2026-08-28 | 分类于 备考与职场 , 职场培训
贝尔宾团队贝尔宾通过研究确定了九种有效促进团队绩效的行为集群,被称为贝尔宾团队角色。九种团队角色又可以被划分为三大类:思考型(Thinking)、行动型(Action)、社交型(Social)。每个团队角色都有自己的贡献和缺点。贝尔宾衡量的是行为非个性。明确我们的贝尔宾团队角色后,我们可以确保使用各 ...
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