无监督接触预测 (Unsupervised Contact Prediction) 是在蛋白质结构测定和设计过程中揭示蛋白质物理、结构和功能约束的核心。几十年来，主要的方法是从一组相关序列中推断进化约束。在过去的一年里，蛋白质语言模型已经成为一种潜在的替代方法，但目前性能还没有达到生物信息学中最先进的方法。本文证明了Transformer的注意图 (Attention Map) 能够从无监督语言建模目标中学习蛋白质序列中各个残基之间的接触距离。我们发现，迄今为止已经训练过的最高容量模型已经优于当前最先进的无监督接触预测的工作流程，这表明过去这些繁琐的工作流程可以用端到端模型的单向传递工作流程来代替。
导语：蛋白质在进化过程中，会发生氨基酸突变，破坏了残基之间的相互作用而导致蛋白质结构不稳定，若此时与突变残基具有相互作用的残基也随之发生突变，且构成新的相互作用，使蛋白质结构保持稳定，称这种变化为蛋白质共进化。本次介绍一篇由美国华盛顿大学霍华德休斯医学院研究团队于2014年5月发表在eLife上的一篇文章，该文章利用共进化信息实现了对蛋白质间残基-残基相互作用的鲁棒且准确的预测。
2022年2月3日，西南交通大学计算机与人工智能学院的林小惠/江永全*/杨燕等人在Journal of Molecular Structure杂志发表文章，提出了一种基于图卷积网络预测原子间两两距离的模型，以解决传统计算方法在确定分子结构时实验成本高、计算成本高的问题。
注意，这里只是说了通过 提供类似图的语义查询功能，并没有规定图的存储结构。图数据库的主要优点：
graph = JanusGraphFactory.build().set("storage.backend", "inmemory").set("storage.hostname","10.158.69.75").open()
本文的内容最初由Marko Rodriguez和Bobby Norton在Aurelius博客上共同撰写。
图是非线性数据结构，是一种较线性结构和树结构更为复杂的数据结构，在图结构中数据元素之间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可能相关。
JanusGraph使用Gremlin Server引擎作为服务组件来处理和响应客户端查询。 当打包在JanusGraph中时，Gremlin Server被称为JanusGraph Server。
本节将使用Gods图作为演示示例，此图在JanusGraph演示中广泛使用。该图如下图所示。这个抽象的数据模型对应图模型中的属性，这个特定的实例描述了罗马万神殿中人物和地点之间的关系。此外，图中的特殊文本和符号修饰符(如：粗体、下划线等)表示图中不同的示意图/类型。
图形数据库是 NoSQL 数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。Google的图形计算系统名为 Pregel。
2023年11月21日，清华大学曾坚阳教授（西湖大学教授）、赵诞老师团队，在Nature Communications上发表文章A knowledge-guided pre-training framework for improving molecular representation learning。
Gremlin是JanusGraph的查询语言，用于从图中检索数据和更新数据。 Gremlin是一种面向路径的语言，它能够简洁地表示复杂的图形遍历和多步操作。 Gremlin是一种函数式语言，遍历运算被链接在一起形成类似路径的表达式。 例如，“从Hercules，遍历他的父亲，然后他父亲的父亲，并返回祖父的名字。”
阅读领域相关文献和学习名校课程能帮助我们很好的构建系统性深度学习的知识体系。新建《深度学习进阶课程》专栏，后续将从CS224w开始，陆续添加各名校深度学习课程的学习笔记。
图可以被看作一个群，记号为G=(V, E)。图的顶点（vertex）之间的二元关系可以看成是E中的元素，也就是图里的边（edge）。图的边是否有序则分为有序图和无序图。 在无序图中，简单图（simple graph）被定义作：没有两条边是连着相同顶点的。而如果有这样的边（称为multiple edge），那么这个图就应被称为multigraph。图里的环（loop）即为字面意义，指向自身。在这里定义pseudograph：允许环和多重边存在的图即为pseudograph。
范数是一种数学概念，可以将向量或矩阵映射到非负实数上，通常被用来衡量向量或矩阵的大小或距离。在机器学习和数值分析领域中，范数是一种重要的工具，常用于正则化、优化、降维等任务中。
对于迪杰斯特拉算法的分支界限法解法请移步：利用分支界限法求解Dijikstra算法
1.图 图G由顶点集V和关系集E组成,记为:G=(V,E),V是顶点(元素)的有穷非空集，E是两个顶点之间的关系的集合。 若图G任意两顶点a,b之间的关系为有序对,∈E, 则称为从a到b的一条弧/有向边；其中： a是的弧尾，b是的弧头；称该图G是有向图。 若图G的任意两顶点a,b之间的关系为无序对(a,b), 则称(a,b)为无向边(边）,称该图G是无向图。 无向图可简称为图。 2.完全图 3.网:带权的图 4.子图:对图 G=(V,E)和G’=(V’,E’)， 若V’
文章的开头我们先来看下什么是图数据库，根据维基百科的定义：图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。
Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言，而TinkerPop是JanusGraph的搜索引擎。Gremlin是一种函数式数据流语言，可以使得用户使用简洁的方式表述复杂的属性图（property graph）的遍历或查询。
我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。
Remote Server连接 Remote Server 启动前，配置 .yaml文件中的 host 、port等，.yaml还会配置 .properties的路径， .properties中设
JanusGraph数据库集群是由一个或多个JaunsGraph实例组成。获取JanusGraph必须提供一个配置信息告诉JanusGraph怎么建立连接。
2018年年末，我在Internet Explorer浏览器中发现了一个类型混淆漏洞，利用该漏洞可以获得一个write-what-where原语。直到今年4月份，该漏洞才得到了修复，相应的编号为CVE-2019-0752。虽然通过该漏洞本身只能获得受控的写入原语，并且不会导致信息泄漏，但是仍然存在直接且高度可靠的代码执行路径。此外，该漏洞利用代码无需使用sh
JanusGraph数据库集群通常包含一个或多个JanusGraph实例. 运行实例需要提供JanusGraph的配置参数.
存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时，查询性能明显下降
图（Graph）是一种表示对象之间关系的抽象数据结构。图由节点（Vertex）和边（Edge）组成，节点表示对象，边表示对象之间的关系。图可以用于建模各种实际问题，如社交网络、交通网络、电力网络等。
可以使用ConfiguredGraphFactory去配置JanusGraph Server。 ConfiguredGraphFactory是图的一种访问方式，类似于JanusGraphFactory。 这些图的工厂类提供了动态管理托管在服务器上的图的方法。
最近看了一些关于降维算法的东西，本文首先给出了七种算法的一个信息表，归纳了关于每个算法可以调节的(超)参数、算法主要目的等等，然后介绍了降维的一些基本概念，包括降维是什么、为什么要降维、降维可以解决维数灾难等，然后分析可以从什么样的角度来降维，接着整理了这些算法的具体流程。
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长，骗子的行骗能力也水涨船高，精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷，方法复杂且容易广泛复制，当事后发现时，已经太迟了，客户和企业往往已经损失惨重。
样本的特征数称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是现在所说的维数灾难。 维数灾难具体表现在：在高维情形下，数据样本将变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字，训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力；同时当维数很高时，计算距离也变得十分复杂，甚至连计算内积都不再容易，这也是为什么支持向量机（SVM）使用核函数低维计算，高维表现的原因。
给定带权有向图G=(V,E),其中每条边的权是非负实数。另外，还给定V中的一个顶点， 称为源。现在要计算从源到所有其他各顶点的最短路长度。这里路的长度是指路上各边权之和。这个问题通常称为单源最短路径问题。
Apache软件基金会最近宣布：TinkerPop 升级为顶级项目 TinkerPop 是一个图计算框架，用来进行实时的事务型处理，和批量的图分析，包含了一系列以 Gremlin 引擎为核心的子项目和模块 图是一种描述数据存储结构的方式，比如键值对结构，也是存储数据的一种方式，只是图结构更为复杂 图是由顶点和边组成的，点和边各自都可以包含任意多个键值对形式的属性 点是用来描述离散的对象，例如 人、地点、事件 边是对点之间关系的描述，例如，一个人可以认识另一个人、一个人参与了某件事、一个人在某个地方 属性描述
我将直接切入主题，Jaeger目前只可视化收集来自测仪应用程序的数据。它不执行任何后处理（除了服务依赖关系图）或任何计算，以从它收集的跟踪中获得其他有趣的指标或特性。这是一个遗憾，因为跟踪包含了所有遥测信号中最丰富的信息！
隐马尔可夫模型包含观测，状态和相应的转移，具体的记号不在给出。只给出其性质：其中i是状态而o是观测：
在2018年的最后一天，我在Internet Explorer中发现了一个类型混淆漏洞，它产生了一个干净的write-what-where原语。它将今年四月修补为CVE-2019-0752。作为练习，我使用原始的开发技术为此漏洞编写了一个完整的漏洞。即使漏洞本身仅产生受控写入并且无法触发以产生信息泄漏，但是仍然存在直接且高度可靠的代码执行路径。此外，该漏洞利
图网络的基础知识还是蛮深的，笔者听着觉得耗很多脑细胞。代码块里大部分是笔者个人理解，希望大家多指导和讨论～
课程主页：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_LA16.html
一般来讲，流形学习在目前来说的用途上可以作为数据降维、迁移学习等过程的一种比较好的方法，它借鉴了拓扑流形的概念，同时也是在机器学习/深度学习领域是较火且实用的一种数据预处理思想。
今天给大家介绍的是ICLR2022上underreview的文章《An autoregressive flow model for 3d molecular geometry generation from scratch》。虽然目前已经开发了多种方法来生成分子图，但从零开始生成分子的三维几何结构问题并没有得到充分的探索。在这项工作中，作者提出了G-SphreNet，一种生成三维分子几何的自回归流模型。G-SphereNet采用了一种一步步将原子放置在三维空间上灵活的顺序生成方案，它并不直接生成三维坐标，而是通过生成距离、角度和扭转角来确定原子的三维位置，从而确保不变性和等变性。此外，作者建议使用球形信息传递和注意力机制进行条件信息提取。实验结果表明，G-SphreNet在随机分子几何结构生成和目标分子发现任务方面优于以往的方法。
在之前的文章中已经详细介绍了图的一些基础操作。而在实际生活中的许多问题都是通过转化为图的这类数据结构来求解的，这就涉及到了许多图的算法研究。
样本的特征数也称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是通常所说的“维数灾难”(curse of dimensionality)，具体表现在：在高维情形下，数据样本变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字。训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力；同时当维数很高时，计算距离也变得十分复杂，甚至连计算内积都不再容易，这也是为什么支持向量机（SVM）使用核函数 “低维计算，高维表达” 的原因。
标量、向量、矩阵和张量 矩阵向量的运算 单位矩阵和逆矩阵 行列式 方差，标准差，协方差矩阵-------（第一部分） 范数 特殊类型的矩阵和向量 特征分解以及其意义 奇异值分解及其意义 Moore-Penrose 伪逆 迹运算 读完估计需要10min，这里主要讲解剩余部分，第一部分详见之前文章^-^ 范数 什么是范数，听得那么术语..其实就是衡量一个向量大小的单位。在机器学习中，我们也经常使用被称为范数(norm) 的函数衡量矩阵大小 📷 （为什么是这样的，不要管了，要扯就扯偏了，记得是衡量向量或者矩阵大小
JanusGraph是一个分布式图形数据库，这意味着它可以在多节点集群中进行设置。 但是，在这样的环境中工作时，有一些重要的事情需要考虑。 此外，如果配置正确，JanusGraph会为用户处理一些特殊注意事项。
图数据库JanusGraph介绍及使用(一)：简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
作者：daniel-D 来源：http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/3244718.html 在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： 1) d(x,x) = 0
自小世界网络的概念被首次使用高聚类系数和短路径长度的结合被定量定义以来，已经过去了将近20年；大约10年前，作为连接组学新领域快速发展的一部分，这种复杂网络拓扑度量开始广泛应用于神经影像和其他神经科学数据的分析。本文简要回顾了图论方法和小世界网络生成的基本概念，并详细考虑了最近使用高分辨率轨迹追踪方法绘制猕猴和小鼠解剖网络的研究的意义。在本文章中需要区分二进制或未加权图的拓扑分析和加权图的拓扑之间的重要方法区别，前者在过去为脑网络分析提供了一种流行但简单的方法，后者保留了更多的生物学相关信息，更适合于先进的图分析和其他成像研究中出现的越来越复杂的脑连接数据。最后，本文强调了加权小世界进一步发展的一些可能的未来趋势，将此作为哺乳动物皮层各区域之间强弱联系的拓扑和功能价值研究的一部分进行了更深更广泛的讨论。本文发表在The Neuroscientist杂志。
这里有个关键词”semantic queries”，与之相对应的可能是形式语言（Formal Language）中只关心句法。最让人心碎的是：
图查询语言是用于对图数据进行查询和操作的编程语言。随着图数据库的兴起和图数据的应用场景逐渐增多，图查询语言也在不断进化。
聚类是典型的无监督学习问题，其目标是将样本集划分成多个类，保证同一类的样本之间尽量相似，不同类的样本之间尽量不同，这些类称为簇（cluster）。与有监督的分类算法不同，聚类算法没有训练过程，直接完成对一组样本的划分。
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