Geometric deep learning on molecular representations 论文摘要 几何深度学习(Geometric deep learning, GDL)是人工智能的一个新兴概念...几何深度学习（GDL）基于包含和处理对称信息的神经网络架构。GDL为依赖于具有不同对称性和抽象级别的分子表示的分子建模应用提供了希望。...本综述提供了分子GDL的结构化和统一的概述，重点介绍了其在药物发现、化学合成预测和量子化学中的应用。它介绍了GDL的原理，以及相关的分子表示，如分子图、smiles串等及其各自的属性。...讨论了GDL在分子科学中的当前挑战，并对未来的发展前景进行展望。 论文链接 https://www.nature.com/articles/s42256-021-00418-8
《EDB日期类型的一个问题》 最近某个应用，连接的是EDB数据库，测试环境是EDB 9.2版本，在删除一张inherit方式创建的分区子表(例如主表a，子表b)，先用alter table b no herit...a删除关联，再drop删除子表，提示无法删除，从错误提示看，主表a要依赖子表b，建议删除主表a，达到删除子表b的效果。...其实即使不用no inherit，可以直接删除这张子表。 ? 为什么这次没有报错？究竟主表有什么依赖于子表的？...因此，针对这个报错，就是因为用的partition by range创建的主表，子表使用inherit创建，此时删除子表，就不会成功了。不知道这种设计，是为了什么？...range子表的机会， ?
在之前的文章里，我们介绍了词语表达的训练，使用skip-gram模型训练word2vec。既然词语能表达，那句子也同样能被分布式的向量表示。这里主要介绍几种句子的表示方法。 1....Mikolov在word2vec模型上改进，得到的paragraph vector 类似于CBOW和skip-gram的两种方法。...（2）类似于语言模型，通过paragraph-embedding加上前边的词语 预测后文中出现的词语。使得概率最大。 ? 缺点：句子空间比词语空间大的多，不可能为每个句子得到embedding。...要是有新的句子出现，需要重训，很麻烦。 2. skip-thought模型 模型很简单，思路也很简单。就是通过当前的句子，预测上下文出现句子的概率。采用的模型是seq2seq模型。 ?...这种方式：拆分句子组合得到的信息较少，引入噪声重新构建原始句子得到的表达与上下文无关。
js中进行测试捕获正则小括号中的子表达式,可以用下面这个捕获组来实现 捕获组的定义： 捕获组简单来说就是把正则表达式中用括号匹配的内容，保存到内存中，方便调用。...js中每一个括号匹配的内容可以被RegExp对象捕获到（最多匹配九个，可以通过返回一个数组索引来取得所有的括号匹配项.），存储在RegExp.$1…中。...需要说明的是正则表达式中（）不能匹配到内容的，就不是捕获组 比如测试下面这个正则是否起作用 console.log(/^\/mail\/.*\/skins\/....v=12041814")) 获取这个地址中的最后两项内容 /mail/sinamail66/skins/151118/35/writeReceive.png?
Language Inference Data提出使用自然语言推理（natural language inference, NLI）数据集来学习通用的句子表示。...T } )\)，然后与可学习（可训练）的query向量（上下文向量）计算得到\(\{a_i\}\)，然后进行加权得到句子表示\(u\)，如下图所示： ?...Hierarchical ConvNet，多层卷积（4层），每层卷积的maxpooling输出进行连结得到最终句子表示，模型结构如下图： ?...无监督训练数据包括问答(QA)型网页和论坛，Wikipedia, web news，有监督训练数据为SNLI。多任务模型设计如下图所示，其中灰色的encoder为共享参数的句子编码器。 ?...总结 基于监督学习方法学习sentence embeddings可以归纳为两个步骤： 第一步选择监督训练数据，设计相应的包含句子编码器Encoder的模型框架； 第二步选择（设计）具体的句子编码器，包括
算法包括两步，第一步是对句子中所有的词向量进行加权平均，得到平均向量\(v_s\)；第二步是移出（减去）\(v_s\)在所有句子向量组成的矩阵的第一个主成分(principal component /...无监督句子表示学习 下面介绍的方法是在无标签语料上训练句子表示学习模型，基本思想都是在无标签训练数据上设计监督学习任务进行学习，因此这里所说的无监督句子表示学习着重于训练数据是无标签的。...模型的输入是多个句子（a window of sentences），输出是这些句子是连续的概率。...AutoEncoder包括编码器和解码器两部分，输入信息通过编码器产生编码信息，再通过解码器得到输入信息，模型的目标是使输出信息和输入信息原来越接近。...论文通过多个句子分类任务证明QT模型了的优越性： 相较于其他无监督句子表示学习方法，QT在训练时间较少的情况下（相较于Skip-Thought、SDAE），能够达到非常不错的效果，在大多数数据集上的效果都是最好的
一、 竞品分析 1.1 调研目的 电子表格可以输入输出、显示数据，也利用公式计算一些简单的加减法。...本次调研主要是为了进一步了解市面上的电子表格的功能，为表格优化打基础。...总结：google sheet 和石墨文档的电子表格功能十分强大，支持筛选、选择列、行、以及计算字段。而FineBI和Quick BI 更多的是把表格当做一个可视化的控件，支持电子表格的基本功能。...FineBI用于数据分析的可视化组件包括表格、图表、时间控件、文本控件、树控件等等多样化的类型，能够提供给用户丰富的选择。...QuickBI：整体风格方面，QuickBI的电子表格采用了蓝色、白色相结合的UI风格 ；控件选择区罗列出当前支持的图表类型，给用户提供了清晰的界面选择，占界面的大部分的画布区，图表配置完成后，支持拖曳调整大小
获取某个单的数据并更新到子表单 dealDetails = zoho.crm.getRecordById("Cases", 184223000004565); info a; for each ele...数据 dealDetails = zoho.crm.getRecordById("Cases", 184223000004565); 子表单中需要循环找出子表单id方便后面进行更新使用 for each...ele in a { iid = ele.get("id"); info iid ; } 建立一个新的MAP，存储需要更新的字段，且必须在字段中包含"id"字段，才能找到相对应子表单进行更新， subform...= Map(); 在subform中存放需要更新的子表单id和字段 subform.put("id",iid); subform.put("field","FANUC機器人"); 创建一个列表存放subform...数据，因为可能有多个子表单，故使用列表的方式存储，列表可以存放多个map sub_forms = List(); sub_forms.add(subform); 在此创建一个map将列表存入，并指定其子表单的
Ricky81317/archive/2010/01/06/1640434.html 最近这段时间在Sql Server 2005下做了很多根据复杂XML文档导入数据表，以及根据数据表生成复杂XML文档的事情...（并非 For XML Auto了事），所有的操作都是利用Sql语句，发现Sql Server 2005的XML文档处理能力真的已经很强了，自己也终于开始体会到Sql Server 2005真正的实力了...description="Rental Relocation Inc." activevendor="Y" apvendornumber="778855" /> 其中包含主子表关系...，主表是basevendor节点的信息，包括name, taxid等内容，子表信息包含在每个basevendor节点下的basevendoraddress节点的属性中，包括addressline1, city...BaseVendorTaxId VARCHAR(20) , AddressLine VARCHAR(100) , City VARCHAR(20) ) 其中前2个字段来自于主表，而后面2个字段来自于子表
Luckysheet是一款纯前端类似excel的在线表格，功能强大、配置简单、完全开源，gitee上是gvp项目，国产的纯JS实现的类似excel的在线表格，先记录一下，后续如果有这方面的业务需求也可以参考一下
id=Ov_sMNau-PF 之前讲到的Sentence-BERT是用有监督的方式进行句子向量的匹配等任务。那当没有标注数据的时候，如何训练出更好的句子向量呢？...如果 Model1 和 Model2 编码同一个句子，那么这两个句子嵌入的点积应该变大。如果 Model1 和 Model2 编码不同的句子，那么它们的点积应该变小。...原始 CT 论文使用包含多个小批量的批次。对于 K=7 的例子，每个 mini-batch 由句子对 组成，对应的标签是 1, 0, 0, …, 0....换句话说，一对相同的句子被视为正例，而另一对不同的句子被视为反例（即1个正+ K个负对）。训练目标是生成的相似度分数和标签之间的二元交叉熵： 经过训练后，Model2将用于推理，通常具有更好的性能。...最大化匹配索引的分数（即 和 ），同时最小化不同索引的分数（即 和 for i != j）。使用批量负采样提供比原作者提出的原始损失函数有更强的训练信号。
在训练期间，TSDAE 将加了噪声的句子编码为固定大小的向量，并要求decoder从这个句子表征中重建原始句子。为了获得良好的重建质量，必须在encoder的句子向量中很好地捕获语义。...架构如下图所示： encoder部分就是将带噪音的文本进行编码。...控制变量实验发现，以“删除词语”的方式加入噪音、噪音比率在0.6效果的最好的： 然后将encoder的输出进行pooling，控制变量实验发现，以mean的方式pooling效果最好： 接下来我们主要关注下...decoder使用的是 cross-attention： 其中s是encoder输出pooling后的句子表征， 的decoder第k层的隐层。...目标函数： 其中 l 是原文本x的token数，N的词表大小 2. 实验效果 对比来看，大部分任务，TSDAE效果会优于我们之前介绍的CT和SimCSE的： 3.
由于在 Transformer 模型中使用了 dropout，两个句子表征的位置将略有不同。...这两个表征之间的距离将被最小化，而同一批中其他句子的其他表征的距离将被最大化（它们作为反例）： 目标函数： 其中，z和z’ 是两个不同的dropout随机掩码。...是相同句子 输入相同编码器，但使用两个不同的dropout随机掩码而得到的向量。 2. 实验效果 发现效果会比我之前介绍的CT要好 3....有监督的训练 SimCSE也可以用于有监督的数据上训练。我们构造的有监督数据形式为 。...简单来说，就是在训练时不只是把 视为负例，且把同batch其他句子的正负例都视为句子i的负例： 目标函数为： 实验效果：
你可以直接从你的电子表格中体验到Wolfram语言强大的计算能力。...RandomWord可以加入额外参数，比如一个数字，然后可以生成很多个单词： 所以在Excel中我们可以写成： 尽管我们只在单个的Excel单元格中写出了这段代码，但是却输出了一列的结果。...这是一个从Wolfram语言自动转换的范例。 你也可以处理以函数参数形式保存在电子表格中的数据： 任何用于参数的单元格的更新（在本范例中，B2）都会触发Excel中公式的重新计算。...03 像APIFunction一样集中化 通常你会想要将代码保存在电子表格之外，要么因为你不希望用户可以看到或者编辑代码，或者你想要同时把更新推送给多个用户。...这是为CloudConnector设计的特有功能，可以让你更新电子表格的值的时候触发对图片的更新。用这么一小段代码，你就可以将Wolfram语言强大的计算能力连接到你的电子表格中。
作者 | 太子长琴 整理 | NewBeeNLP 在之前那篇 NLP 表征的历史与未来[1] 里，我们几乎从头到尾都在提及句子表征，也提出过一个很重要的概念：“句子” 才是语义理解的最小单位。...Siamese Recurrent Networks，他们当时（2016 年）用的是 LSTM 对句子表征，那是因为那时候 LSTM 效果是最好的。...句子表征 先看看文章 Related Work 提到哪些关于句子表征的研究： Skip-Thought 通过预测上下文句子来做句子表征。...不同数据集更适用的模型和任务不同。比如 SNLI 可能更适合训练句子表征（见下面两篇参考论文）。...，还包括：相似度计算、文本聚类、语义搜索、信息检索、文本摘要、相似句挖掘、翻译句子挖掘、模型训练、模型蒸馏等。
思迈特软件（以下简称“Smartbi”）自2022年11月以来发布的「Smartbi Spreadsheet 电子表格软件」产品（以下简称“电子表格软件”或"Spreadsheet"）。...因此我们用办公表格软件的品类名称——电子表格软件作为了这个产品的名称。 图片 自2013年以来一直在报表软件市场上大受欢迎的「电子表格功能」，是思迈特软件的核心竞争力之一。...不管用户过去是因为业务系统报表能力不足、还是原来通过代码的方式开发报表，以前使用Excel开发离线报表的、又或者曾经使用类Excel传统报表工具，在采用了电子表格之后，报表开发效率都得到了极大的提高。...面对用户对数据应用需求的逐渐提升，Smartbi 的产品体系也在扩展，每年都有新的产品功能加入，使客户服务能力得到不断增强，电子表格也一直整合在一站式大数据平台解决方案中提供给客户。...utm=63 我们也希望在未来的二十年，Smartbi电子表格软件能伴随你的进步，见证中国经济的强盛！
同时，随机采样负样本对于句子表示是无效的。...为什么直接用预训练的bert得到的句向量不好？ 因为各向异性。各向异性是指嵌入在向量空间中占据一个狭窄的圆锥体。...因此，才会有一系列的论文旨在解决各向异性，比如bert-flow、bert-whitening。 对比学习在句子表示中的使用？ ...以上损失对 求偏导可以得到： 图片 在这一点上，我们看到锚附近的负特征的存在对于保持强梯度信号是至关重要的。我们将这种难以区分的负面特征称为“困难负面特征”。...这项工作的关键发展是不断地在训练过程中注入人工的困难负面特征，因为原本的困难负面特征正在被推开，变得“更容易”。 MixCSE的基本介绍？
标签：Python与Excel,Xlsxwriter 在本文中，我们将使用Python创建高保真的Excel电子表格。...“高保真”意味着Python生成的Excel电子表格看起来像是由人创建的真实Excel文件一样，包含值、公式、不同的格式以及图表。...这是本系列的第1部分，这里将使用Python创建一个包含公式的Excel电子表格。 你可能已经熟悉，将某些数据转储到Excel文件中的更简单方法是使用pandas库：pd.to_Excel()。...与以往一样，首先安装该库： pip install xlsxwriter 熟悉xlsxwriter 让我们先建立一个Excel文件，里面有电子表格。...如果不包括此行，Excel文件将不会保存。 引用单元格和单元格区域 可以使用“A1”或（行、列）符号来引用Excel中的单元格。
Mycat ER 分片子表数据插入报错 答：一般都是插入子表时出现不能找到父节点的报错。...此类 ER 表的插入操作不能做为一个事务进行数据提交，如果父子表在一个事务中进行提交，显然在事务没有提交前子表是无法查到父表的数据的，因此就无法确定 sharding node。...如果是 ER 关系的表在插入数据时不能在同一个事务中提交数据，只能分开提交。
介绍 在许多NLP任务（特别是在文本语义匹、文本向量检索等）需要训练优质的句子表示向量，模型通过计算两个句子编码后的Embedding在表示空间的相似度来衡量这两个句子语义上的相关程度，从而决定其匹配分数...尽管基于BERT在诸多NLP任务上取得了不错的性能，但其自身导出的句向量（【CLS】输出的向量、对所有输出字词token向量求平均）质量较低。...由于BERT输出token向量预训练中，后面接的的分类的任务。所以其实输出token向量并不适合作为生成句子表示。...美团一篇论文中提到，发现以这种方式编码，句子都倾向于编码到一个较小的空间区域内，这使得大多数的句子对都具有较高的相似度分数，即使是那些语义上完全无关的句子对，并将此称为BERT句子表示的“坍缩（Collapse...实验mean的效果最好），进行有监督的向量相似度训练。
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