给一点VB的精髓。

差异分析三巨头 —— DESeq2、edgeR 和 limma 包 | 附完整代码 + 注释

前面我们介绍了[看完还不会来揍/找我 | TCGA 与 GTEx 数据库联合分析 | 附完整代码 + 注释](https://mp.weixin.qq.com/s/VUDl2PUtMVz4kO0CBPSTIg)，很多粉丝朋友私信想要我分享一下如何利用得到的混合矩阵进行差异表达分析，那今天我们就一鼓作气！把最最最经典的三个差异分析工具 —— DESeq2, edgeR 和 limma 包，以及如何通过得到的差异基因绘制火山图、热图等等，给大家进行一个详细的介绍！

python特征选择pso_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

花费了很长时间整理编辑，转载请联系作者授权，违者必究。特征选择(Feature selection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。首先，我们为什么要进行特征选择呢？它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常...

工业缺陷检测的新范式：2025-2026年零样本检测技术全景扫描

摘要： 工业视觉领域面临缺陷样本稀缺、标注成本高等痛点，零样本缺陷检测（Zero-Shot Defect Detection）成为研究热点。2025-2026年的技术进展主要分为三类：1）视觉-语言模型（VLM）路线，如CLIP适配器跨域对齐热成像数据；2）数字孪生路线，通过CAD模型生成理想状态对比检测缺陷；3）基于CLIP的提示学习，如Crane模型通过上下文提示提升泛化能力。尽管实验室效果显著（如IoU达70%），但在真实工业场景（如MIRAD数据集）中性能平均下降29.78%，凸显跨域泛化仍是挑战。

搞定8GB/s数据流：一个FPGA工程师的XDMA驱动调优实战（附避坑清单）

本文详细记录了FPGA工程师在XDMA驱动调优过程中实现8GB/s高带宽数据流的实战经验。通过优化DDR访问、中断响应、DMA映射等关键环节，解决了PCIE数据采集卡在高带宽场景下的性能瓶颈，并提供了实用的避坑清单和技术方案。

vllm运行过程中出现cuda out of memory

将长序列分解为多个小块，每个块分别处理。这样可以减少单次 Prefill 的计算量和显存占用，从而优化 TTFT 和显存使用效率。考虑使用 CPU 卸载（如 --cpu-offload-gb），将部分缓存卸载到 CPU 内存中，扩展 GPU 的虚拟内存。在大语言模型中，当输入序列很长（例如超过 1024 个 Token）时，Prefill 阶段的计算量会非常大。最后增加了enable-chunked-prefill参数和max_num_batched_tokens解决了问题。参数来进一步优化性能。