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Tom

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pytorch之autograd
我们都知道pytorch是经典的动态图,所以这个参数retain_graph是一个布尔类型的值,它的true or false直接说明了在计算过程中是否保留图
Tom2Code
2024-05-27
910
Alphafold3使用体验
这里猜测的是alphafold3直接对序列进行了结构的预测,然后再对蛋白质-蛋白质进行了docking,
Tom2Code
2024-05-18
1680
深度学习驱动的蛋白质设计--从蛋白质结构到药物候选物的全方位
在生物信息学、合成生物学、药物研发、生物材料制备等领域,深度学习技术的革新正在重塑蛋白质设计工具的边界,使其从单纯的结构预测跃升至具有创造性的设计层面。
Tom2Code
2024-05-09
2310
AI音乐生成指南:教你如何让AI成为你的音乐灵感源泉
仅通过简单的文字提示(填词),你便能迅速创作出一首包含背景音乐和填词的两分钟完整曲目。
Tom2Code
2024-03-27
1410
Rosetta安装攻略:开启蛋白质研究之门
很久很久之前就对Rosetta有所耳闻,有一篇文章叫做denovo protein design,说的就是用rosetta来设计蛋白质。
Tom2Code
2024-03-27
3272
DSSP教程:一步步教你预测蛋白质二级结构
最近在帮实验室的学姐分析一些蛋白质序列,然后就接触到了DSSP这个算法。于是写一篇小笔记,仅此来记录一下本次的使用记录。
Tom2Code
2024-03-20
8440
GPT4食用指南
好了,今天的分享暂时到这里,gpt4的食用指南还有很多类别,下篇文章我们继续探讨如何让gpt4充当不同的角色。有什么问题欢迎大家一起和Tom交流和讨论。
Tom2Code
2024-03-20
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探秘Transformers:用Hugging Face预训练模型实现命名实体识别!
命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一项关键任务,旨在从文本中识别并提取出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织机构名等。通过NER,计算机可以更好地理解文本,帮助我们从海量文本数据中快速获取有用信息,是许多NLP应用的基础,如信息提取、问答系统等。
Tom2Code
2024-03-02
3950
好评or坏评?AI用Hugging Face和PyTorch解码答案
huggingface的官网,一般都是打不开的状态。首先,我们来介绍一个huggingface的镜像:
Tom2Code
2024-02-22
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Cora图神经网络Pytorch
正如我们看到的,效果很差,一个重要的原因就是有标签的节点数量过少,训练的时候会有一些过拟合
Tom2Code
2024-02-01
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GraphDTA论文代码复现
一种名为 GraphDTA 的新模型,它将药物表示为图,并使用图神经网络来预测药物-靶点亲和力。我们的研究表明,图神经网络不仅能比非深度学习模型更好地预测药物与靶点的亲和力,而且还优于其他深度学习方法。我们的研究结果证实,深度学习模型适用于药物-靶点结合亲和力预测,而将药物表示为图可以带来进一步的改进。
Tom2Code
2024-01-26
1600
使用Python分析蛋白质pdb文件
首先第一个很重要的函数,通过pdb文件加载蛋白质结构,我们接下来的操作都将基于此函数的返回进行操作:
Tom2Code
2024-01-26
3030
使用python爬取pubchem药物分子数据
所以 sid cid 和aid其实都是一些化合物的id,我们可以通过请求这个id来获得与其对应的属性:
Tom2Code
2024-01-26
2730
图神经网络:分子可溶性预测
也是torch_geometric自带的一个数据集,专门用于图神经网络入门的开胃小菜。
Tom2Code
2024-01-10
1720
Alphafold预测后小工具
今天使用cloba版本的alpahfold预测了21个蛋白质序列。用过colab版本的alphafold的你应该知道,alphafold运行结束之后会自动下载一个压缩包。例如这个样子:
Tom2Code
2024-01-10
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斯坦福大学的图神经网络课01
这张图则是介绍了顶点嵌入的目标,就是使嵌入前和嵌入后的两个的相似度保持尽可能的相等。
Tom2Code
2024-01-03
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图神经网络之Cora数据集
今天使用图神经网络和一个很新的库StellarGraph,然后基于TensorFlow搭建了一个分类模型
Tom2Code
2023-12-26
1.5K0
岩石or金属,Pytorch经典二分类问题
今天我们使用的是声呐的数据集,本数据集使用声呐探测了金属和岩石,记录了它返回的波长。
Tom2Code
2023-12-11
1600
"花生米一碟"之神经网络中的变量的shape
最后一列是第九列分别是0,1这里笔者应该能猜到这是患病与否的标致,0就是没有糖尿病,1就是有糖尿病。
Tom2Code
2023-12-11
1520
Polynomial Regression in Pytorch
那么就有我们的方程:Y=x2+2x+1,然后使用np中的多项式函数可以写成这个样子:
Tom2Code
2023-12-04
1210
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