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UMI：单细胞测序过程中提高准确性的一种手段。唯一分子标记（UMI）是一种分子条形码，可以在测序过程中错误校正，提高准确性。这些分子条形码均为短序列，可特异性的标记样本文库中的每个分子。UMI可用于各种测序应用，许多是与DNA和cDNA的PCR重复相关的应用。RNA-seq基因表达分析和其他定

因子分析是一种用于降维和识别数据潜在结构的统计技术，广泛应用于社会科学、心理学、市场调查等多个领域。它通过探索多个观察变量之间的相关性，试图找出少数的公因子来解释数据的总体结构。因子分析的核心思想是将大量的变量通过少量的因子进行表示，从而简化数据分析的复杂性，

Logfire是Pydantic团队推出的可观测性平台，为Python应用提供了深度洞察。它不仅仅是一个日志记录工具，更是一个全面的可观测性解决方案。Logfire的仪表板功能强大，提供了多个预构建的仪表板作为起点，如Web服务仪表板和系统衡量指标仪表板。Web服务仪表板可以显示请求总

特定的ChatLanguageModel和StreamingChatLanguageModel实现（请参见“可观测性”列）允许配置ChatModelListener，用于监听以下事件：对LLM的请求LLM的响应错误这些事件包含的属性包括OpenTelemetry生成AI语义约定中的描述，例如：请求：模型温度（Temperature）TopP最大

GeoEye-1卫星作为一颗高分辨率商业遥感卫星，具有多项显著的技术特点，这些特点使其在遥感观测领域具有广泛的应用价值。以下是GeoEye-1卫星的主要技术特点：一、高分辨率成像能力全色分辨率：GeoEye-1卫星的全色分辨率达到0.41米，这意味着它能够从太空清晰地分辨出地面上的小型物

引言：近日，阿里云可观测产品家族正式发布云监控2.0，隶属产品日志服务SLS、云监控CMS、应用实时监控服务ARMS迎来重磅升级。借助全新升级的一站式全景接入、统一观测图谱以及AI增强的跨域智能洞察能力。同时，为了帮助企业与开发者更从容地面对AI创新，阿里云正式发布开箱即用的A

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TimeandUncertainty1TimeandUncertaintyStatesandObservations•discrete-timemodels:weviewtheworldasaseriesofsnapshotsortimeslices•thetimeinterval∆betweenslices,weassumetobethesameforeveryinterval•Xt:denotesthese

卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种有效的递归滤波器，它估计线性动态系统的状态，即使在噪声的影响下也能做到这一点。它由RudolfE.Kalman于1960年提出，广泛应用于工程和经济学领域，特别是在信号处理和数据分析中。核心思想：卡尔曼滤波器通过一系列测量观察（包含统计噪声）来估计过

视觉SLAM十四讲学习笔记-非线性优化的状态估计问题经典SLAM模型的位姿可以由变换矩阵来描述，然后用李代数进行优化。观测方程由相机成像模型给出，其中内参是随相机固定的，而外参则是相机的位姿。由于噪声的存在，运动方程和观测方程的等式必定不是精确成立的。得到的数据通常是

本文为作者学习卡尔曼滤波算法后的学习总结，如有错误请指正，万分感谢！前言本文学自B站up主华南小虎队，原视频讲得很好，推荐去观看。原视频卡尔曼滤波讲解一、简介（1）作用在学习卡尔曼滤波之前，我们首先要明白在使用该滤波器后，可以给我们带来什么好处？在此给读者举出一个例子，方

农田小气候观测站是用来记录农田内的气象信息的设备，可以帮助农民了解和预警天气变化，以便做出合理的农田管理决策。以下是农田小气候观测站的使用方法：安装观测站：将观测站安装在农田内的合适位置，通常应该避免受到建筑物、树木等物体的遮挡，以确保观测数据的准确性。连接传感器

从0开始天文观测、摄影前言本意是为自己做一份学习笔记或备忘录，内容可能比较杂乱或者思路不够清晰，内容还在更新，仅供参考=￣ω￣=1.推荐1.1天文up推荐b站上关注一个天文up主，底下推荐关联up喜欢即可关注。1.2了解天文知识《夜观星空》《通识天文学》（理论学习下总是好的，本人

海大集团介绍海大集团是以科技为主导的中国农业龙头企业，1998年成立于广东广州，目前业务涵盖饲料、种苗、动保疫苗、智慧养殖、食品加工等现代农牧全产业链，在全球拥有分子公司逾600家、员工达4万人，位列2023中国企业500强第238位、2023中国民营企业500强第87位。凭借亮眼的业务表现

早在上世纪60年代，早期的计算机（例如ENIAC和IBM的大型机）在操作过程中会输出一些基本的状态信息和错误报告，这些记录通常通过打印机输出到纸带或纸卡上，用于跟踪操作流程和调试，最早期的日志系统借此诞生。纵观IT发展几十年历程，以日志为代表的可观测以及监控技术在IT技术演变

什么是可观测性？可观测性（Observability）是一种软件开发和系统构建的哲学，是对系统内部状态及行为的度量和推断能力，通常包括日志、指标、链路追踪等多个度量维度。也就是说，在软件开发和运维领域中，可观测性是指对于一个复杂的系统，能够通过监控、日志、指标、追踪等手段，快速地发现、诊

一、TCP状态转移图说明图1.TCP状态转移图 这张图展示了TCP（TransmissionControlProtocol，传输控制协议）的状态转移图，描述了TCP连接在不同阶段之间的状态变化和相互转换。（一）、建立连接（三次握手） 图2.TCP三次握手示意图1、服务器准备好接受外来连接，通常通过socke

最近看到一个新产品(dbdoctor)使用了eBPF技术，可实现对sql级别的监控，其涵盖了，cpu，内存，io，网络等，功能非常强大，目前mysql版本的已经开卖了。经过一番了解发现，该技术对于数据库的性能分析，故障排查方面很有用处。下面对了解到的内容总结一下。参考：Linux可观测性BPF&eBPF以及BCC&bpf

前言：随着数字化转型的不断深入，企业对于IT系统的运维管理提出了更高的要求。为了帮助企业提升IT运维的可观测性，确保系统的稳定性和安全性，由雅菲奥朗培训中心举办的“可观测性ObservabilityFoundation认证培训”于4月27日-28日成功举办。本次培训吸引了包括星巴克、汉为软件、

在数字化转型的浪潮中，企业对于系统监控和管理的需求日益增长。可观测性作为系统管理的核心要素，不仅为企业提供了深入洞察系统内部运行状况的能力，更是确保业务连续性和稳定性的关键。然而，传统的应用性能监测（APM）工具如Dynatrace虽然功能强大，但在某些方面却显得力不从心。本文将

前言：在当今数字化的时代，企业IT基础设施和应用程序规模不断扩大，面临着日益复杂的挑战。在这种情况下，AIOps人工智能运维成为解决企业IT运维困境的智能利器。AIOps与可观测性密切相关，可观测性是实现AIOps的基础。通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控

前言：数字化转型的浪潮中，企业正面临着前所未有的挑战和机遇。随着技术的进步，系统变得越来越复杂，传统的运维方法已经难以满足现代企业的需求。在这种背景下，可观测性（Observability）和人工智能运维（AIOps）应运而生，成为企业提升运维效率、降低成本、提高服务质量的关键技术。一、可

前向算法    算法目标：计算给定隐马尔可夫模型和观测序列的概率。    算法步骤：通过递归计算前向概率来实现，其中表示在时刻状态为并且观测到部分序列的概率。初始化在初始时刻，计算所有状态的初始前向概率：，其中，是初始状态概率，是状态生成观测的概率。递归计