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《Entity Framework 6 Recipes》翻译系列 (1) —–第一章 开始使用实体框架之历史和框架简述「建议收藏」

微软的Entity Framework 受到越来越多人的关注和使用,Entity Framework7.0版本也即将发行。虽然已经开源,可遗憾的是,国内没有关于它的书籍,更不用说好书了,可能是因为EF版本更新太快,没人愿意去花时间翻译国外关于EF的书籍。使用Entity Framework开发已经有3年多了,但用得很肤浅,最近想深入学习,只好找来英文书《Entity Framework 6 Recipes》第二版,慢慢啃。首先需要说明的是,我英文不好,只是为了学习EF。把学习的过程写成博客,一是督促自己,二是希望能帮助有需要的朋友。EF是微软极力推荐的新一代数据库访问技术,它已经成熟,做为一名.NET开发人员,如果你还没有使用它的话,那感紧开始吧,特别是DDD(领域驱动设计)的爱好者,更应该学习它,因为它是领域模型的绝佳搭档!另外,本书也是一本关于EF的佳作(其实,英文的关于EF的书也就那么几本,中文的目前还没有,只有一些零星的资料,这会让初学者会感觉到混乱,特别是什么EDMX文件、Code First、Model First、Database First、表拆分,实体拆分,TPT,TPH,TPC,CodeFirst和DDD的配合等等),就从本系列开始对EF进行一个系统的学习吧,老鸟也可以从中了解不少的知识点。文中肯定有很多翻译不当的地方,恳请你指正,以免误导大家。谢谢!由于书中的代码只贴出核心部分,如果你想运行示例代码,可以加入QQ群下载,因为太大,超过博客园的限制,所以这里提供不了下载。要说的就这么多,下面就开始这一段学习过程吧。

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CELLS:潜在空间中目标定向分子生成的成本效益进化

本文介绍百度公司Zhiyuan Chen,Xiaomin Fang等人的研究成果:在寻找满足各种性质要求的分子时,由于无法搜索整个化学空间,近年来的研究都采用目标定向分子生成模型,倾向于利用迭代过程优化分子生成模型的参数。然而,大多数工作需要大量昂贵和耗时的评估过程,为了减少迭代过程中的评估,本文作者提出了一种具有成本效益的潜在空间进化策略——Cost-efficient evolution in latent space(CELLS),优化分子的潜在表示向量,采用一个预训练的分子生成模型来映射潜在和观察空间,利用大规模的未标记分子学习化学知识。为了进一步减少评估的数量,作者引入了一个预筛选器作为评估的代理。经过多个优化任务上的大量实验,所提出的框架在较少的评估下获得了更好的性能。

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