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基于Github上的很多GPT相关的项目搭建了一些应用。下面分享一个基于gpt_academic搭建的学术版GPT,因为需要支付服务器等成本费用。所以如果有需要的小伙伴可以付费使用。站点以较高的频率更新中。
需要的伙伴点击WSL AcademicGPT访问使用。

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Yangxin Trip
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分享一个绘制祖先成分堆积图的R代码

代码为R代码,主要用于将Admixture分析后的结果文件绘制为堆积图。可访问该项目的Github地址

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wslll.cn浏览量过10000啦!小小庆祝一下(☆ω☆)

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没有OpenAI的APIkey?可以试试api2d
API2D 为开发者提供参数兼容的、一站式全球精选 API。
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Nginx代理服务器设置:以gpt_academic服务器端部署为例

首先,我们假定当前的网络访问情况如下:
我作为使用者,在网络环境A下进行网络访问。服务器B为部署了gpt_academic(下简称gptac)的服务端。但是A访问B并不通畅,经常会无法访问。此时,服务器C分别与A、B都具有非常良好的连通性。本篇博文主要讲的就是将C作为代理服务器,将A网络环境下的所有对B的访问,都有C进行中间者进行传输。

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专业内学习
通过&+ wait进行多线程计算

最近因为修改article图片的原因,需要对计算绘制祖先成分分析的堆积图。使用Admixture计算时,SNP数据量大概在180x1764689。虽然数据量不大,但是需要计算不同k值下的情况,计算速度还是很慢的。通过学习多线程计算的方法,实测下面的方法在cpu线程数和内存足够的情况下非常可行。

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使用海外服务器部署GPT-Academic以及实现HTTPS访问

GPT_Academic(下面简称GA)作为基于GPT模型开发的学术辅助工具,功能丰富、部署方式多样。目前的star数量已经达到32.5k(截止发稿时)。之前的文章中有讲解本地部署GA的方法,这篇文章将会对云服务器部署方法进行详解。

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扬祁归箜

理想丢弃 方堕暮年
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