众所周知，Shiny 是 Rstudio 开发的一款基于 R 语言的网页应用程序，允许用户将 R 功能脚本编写成简易的 UI 界面，从而允许不懂编程的人使用，但是 R 语言的语法和功能较为复杂，且执行效率较低，对并发的支持也不好。幸好，Rstudio 同时开发了基于 Python 的 Shiny 程序，且最近新推出的 Express 功能让代码更加的简洁，本文将介绍如何使用 Shiny Express 开发一个简易但功能完善的 AI 绘画 APP。

众所周知，Flux 是一个 120 亿参数的大模型，普通人本地根本跑不起来，那么今天我来教大家免费白嫖一个无服务器容器类的网站，帮我们一键化构建一个生图 API, 每个人每个月有免费的 30 刀的赠费，可以使用 H100, A100 等超强显卡资源。

前面的文章打破信息差有提到过，CloudFlare 提供了一些免费的开源模型的 API，而 Flux 的生图模型就在其中。不过，这个模型的 API 最终返回给我们的是 Base64 数据，而不是可直观查看的图片，所以我们需要将图片数据写入文件并上传到云端，然后通过 URL 访问它。另外，我们还希望支持写中文的提示词，所以我们需要在其中增加一个大模型的翻译层，这样就可以把中文的提示词翻译成英文，从而被 Flux 识别。今天，我就通过 Python 代码的方式来实现上述的功能。 🚀

在快速发展的 AI 图像生成领域，出现了一个新的参与者，它将重新定义 AI 绘画的可能性。Flux.1 就是由黑森林实验室开发的一套开创性的模型，它正在席卷 AI 社区。让我们深入了解 Flux.1 的特别之处，以及它为何被誉为图像合成领域的新王？

我们在一年前启动了Reflex，以便任何了解 Python 的人都可以轻松构建 Web 应用程序并与世界分享，而无需学习新语言和拼凑一堆不同的工具。 开发是最流行的编程用例之一。Python 是世界上最流行的编程语言之一。那么为什么我们不能用 Python 构建 Web 应用程序呢？ 以上来自 Reflex 构建者发布的博客，原文链接如下： https://reflex.dev/blog/2024-03-21-reflex-architecture/https://reflex.dev/blog/2024-03-21-reflex-architecture/

Reflex是一个开源库，旨在使用纯 Python 构建全栈 Web 应用程序。它的设计理念是让开发者能够完全使用 Python 编写应用的前端和后端，无需学习 JavaScript。这对于那些希望专注于 Python 编程语言的开发者来说是一个重大的福音。 上面说的都是场面话，这都依托于它自身包装的第三方应用够丰富。但是，对于一些冷门的应用，比如我这里要说的 IGV 浏览器，就没有那么容易了。这里我就来分享一下我是如何在 Reflex 里面使用 IGV 浏览器的。

本教程中，我们的目标是使用第二代和第三代全基因组测序 (WGS) 数据组装细菌基因组。我们将以此为例来探讨 WGS 数据分析，并探讨测序技术之间的差异。

NART设计用于基于图谱的纳米孔扩增子（实时）分析，例如 16S rRNA 基因。NART由NART（Nanopore Amplicon Real-Time entry）和 NAWF（Nanopore Amplicon snakemake WorkFlow entry）组成。通过基于映射的策略提供从基础调用读取到最终计数矩阵的（实时）端到端解决方案。

LACA是用于长扩增子一致性分析（例如 16S rRNA 基因扩增子分析）的可重复且可扩展的工作流程。它使用用snakemake管理工作流程以及conda来管理环境。

简介在我们的应用小程序中，我们是前后端分离的。前端页面只负责渲染，而后端需要处理数据。但是如果遇到数据量很大的情况下，我们处理起来就很缓慢，如果我们想通过 AJAX 的方法追踪后台数据变化的进度，需要用到轮询的方案，这个是非常消耗资源的。这里我们用 VueJS 和 Fastapi 的小例子演示前端传递数据，后台用 10 秒处理数据并实时反应进度给前台的实现。