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RSS订阅原创 Deep learning and alignment of spatially resolvedsingle-cell transcriptomes with Tangram浅读
首先对大脑组织感兴趣区域（ROI）进行 sc/snRNA-seq 测序获取单细胞数据，同时获取空间数据（如 smFISH、Visium、MERFISH、SHARE-seq 等）。Tangram，一个深度学习框架，以解决两个挑战:在单细胞分辨率下学习空间基因表达图谱转录组，并将其与来自相同标本的组织学和解剖学信息联系起来。最终输出结果包括扩展基因通量、细胞类型空间定位、校正低质量数据、单细胞反卷积和空间染色质可及性分析等。接着将单细胞数据与空间数据进行空间对齐，通过。基因表达来找到合适的映射。
2025-03-29 21:52:07
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原创 Windows Visual C++框架解析
以下代码通过 Window API 创建了一个简单的窗口程序，包括窗口类的设置、注册、窗口的创建、显示和更新，以及消息循环和窗口处理函数的实现。
2025-02-18 20:47:09
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原创 OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Model[2406.09246]（论文浅读）
OpenVLA在WidowX和谷歌机器人实施例的29个评估任务中，其绝对成功率比之前最先进的VLA (55b参数RT-2-X模型[1,7])高出16.5%。
2024-08-11 20:53:31
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原创 强化学习（RL）之GPU简单介绍
因为GPU和CPU的内部结构不同导致处理任务方式不同，下面这张图上面是CPU，下面是GPU，可以看出CPU：穿行计算，可处理复杂的问题；GPU：并行计算，解决批量简单问题。由此可见GPU在处理图像问题的时候，会更加的有优势（计算量大但是简单的运算）2.为什么训练AI是用GPU，而不是CPU？1.GPU和CPU的区别是什么？1.GPU和CPU的区别是什么？2.接下来是GPU原理部分。
2024-07-03 16:17:09
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原创 DP[模版](01背包、完全背包)
1.0 1 背包如上图，将背包的体积变成了可循环的数组二维数组背包：int n,m;i<=n;i<=n;i++)j<=m;j++)//只有当所剩体积j>=v[i]时,才能够装下return 0;int n,m;int f[N];i<=n;i<=n;i++) //直接用循环的时候判断体积是否够j>=v[i];
2024-04-20 20:41:10
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空空如也
空空如也
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