1.研究背景 科学家们开发了大量的工具从大型数据库中的有机或生物催化反应中提取、应用和评分具有一般性的反应模板。...从另一方看，从数据库中自动提取酶反应的数据的困难促进了手工管理反应规则集的创建。 大多数酶在某种程度具有混杂性，换句话说，它们可以被改造以接受新底物。 在反应途径设计的实践中，适度混杂的酶是首选。...2.5数据准备 作者从文献中手工提取了一系列关于各种酶的底物范围的实验研究，以及有机偶联反应的研究，来测试EHreact对有机、非酶促反应的性能。...反应的数量决定了每个模板树的大小和多样性，从而决定了它创建有意义的模板和分数的能力。 图6：不同数据库中每个EC类的反应数量(左)和每个酶的反应数量(右)。...这一观察结果与所使用的阈值无关，但在相似性度量方面存在根本缺陷，无法区分通才酶（generalist）和专才酶（specialist），因此需要为每种酶设置不同的阈值。
动画库和过渡我们都简单介绍了如何单独使用!...那么一起使用其实就是两者结合 <transition type="transition" appear ...deepskyblue; transition: all 3s; } 给定不同状态是的css,实现过渡 解决第一次出现没有动画新增apper属性点添加apper-active-class，同时使用过渡和动画...v-enter-active，v-leave-active，动画时间以哪个为准可以设置tyep=animation或者transition，也可以自定义动画时长，:duration传入数字（ms）或者传入对象enter和leave
同时使用Junit4的@Parameterized参数化测试和Spring容器整合 ---- 之剑 2016.4.30 整合Spring容器 @SpringApplicationConfiguration...TestContextManager(getClass()); this.testContextManager.prepareTestInstance(this); } } Junit4的参数化测试
@RequestParam和@RequestBody这两个注解是可以同时使用的。 网上有很多博客说@RequestParam 和@RequestBody不能同时使用，这是错误的。...只不过，我们日常开发使用GET请求搭配@RequestParam，使用POST请求搭配@RequestBody就满足了需求，基本不怎么同时使用二者而已。...} 在postman发送如下post请求，返回正常： body中参数如下： 从结果来看，post请求URL带参数是没有问题的，所以@RequestParam和@...RequestBody是可以同时使用的【经测试，分别使用Postman 和 httpClient框架编程发送http请求，后端@RequestParam和@RequestBody都可以正常接收请求参数，...所以个人认为可能一些前端框架不支持或者没必要这么做，但是不能说@RequestParam和@RequestBody 不能同时使用】。
项目中有一个水平分库读写数据的场景，采用了Spring支持的分库策略AbstractRoutingDataSource，数据源名称采用了ThreadLocal来保存，具体执行读写库操作采用ThreadPoolExecutor...然而，实际运行结果超出了研发人员的预期：不显示调用分库代码，实际读写的数据库不一定是默认数据源！ 这到底是怎么回事呢（也许前面一段文字没看懂，但是不影响后边的内容）？
本文不是为了告诉你 JPA 和 Mybatis 到底谁更好，而是尝试求同存异，甚至是在项目中同时使用 JPA 和 Mybatis。什么？要同时使用两个 ORM 框架，有这个必要吗？...别急着吐槽我，希望看完本文后，你也可以考虑在某些场合下同时使用这两个框架。 ps. 本文讨论的 JPA 特指 spring-data-jpa。...sqlless 同时也屏蔽了数据库的实现，屏蔽了数据库高低版本的兼容性问题，这对可能存在的数据库迁移以及数据库升级提供了很大的便捷性。...同时使用两者 其他细节我就不做分析了，相信还有很多点可以拿过来做对比，但我相信主要的点上文都应该有所提及了。...我自己在最近的项目中便同时使用了两者，遵循的便是本文前面聊到的这些规范，我也推荐给你，不妨试试。 - END -
发表时间是：Genome Biology 2014https://doi.org/10.1186/gb-2014-15-3-r47 了解 Cancer Genome Project (CGP) 数据库...了解算法 病人对药物的反应情况通常是一个很复杂的现象，由遗传因素和环境共同决定着。...第二步，使用 ridge包的linearRidge()函数做岭回归分析，其中药物敏感性的IC50值需要用car包的powerTransform函数进行转换，根据训练集的数据把模型构建成功就可以使用 predict.linearRidge...() 来预测测试集的病人的药物反应情况了。...第三步，留一交叉验证，每次假装不知道一个细胞系的药物反应情况，用其它的所有的细胞系数据来预测它。最后把预测值和真实值做相关性分析。
Lagom帮助您将微服务作为系统（反应系统）进行构建，以确保您的微服务从一开始就具有弹性。 构建反应系统可能很困难，但是Lagom则将从复杂性中脱离出来。...Akka和Play在下面做了大量的工作，开发人员可以专注于一个更简单的事件驱动的编程模型，同时受益于一个消息驱动的系统。 Lagom提供了一个有意见的框架，像导轨一样加快你的旅程。...Lagom工具和API简化了包含微服务的系统的开发和部署。 反应式微服务架构：分布式系统的设计原则，JonasBonér介绍了现代系统背后的基本原理以及如何构建。...不必在不同服务之间共享数据库，因为这将导致服务之间的紧密耦合，最终使数据库成为应用程序的瓶颈和耦合点。以这种方式，每个微服务器都在清晰的边界内运行。...有关配置项目以使用Cassandra的说明，请参阅为持久实体使用Cassandra。如果要使用上面列出的关系数据库之一，请参阅为持久性实体使用关系数据库，了解如何配置项目。
当使用 reactive 助手声明一个变量时，会使用一个 proxy. 来跟踪任何变化。...以上的片段解释了为什么将响应性变量解构或重新分配给本地变量后，它就不再具有反应性，因为它不再触发源对象上的 get/set proxy 陷阱。...这些包括对象、数组、映射和集合。要使一个原始类型变得反应灵敏，我们仍然需要使用代理，但首先我们必须将其包装在一个对象中。...总结 那么，为什么需要 Ref 和 Reactive的答案是：Proxy。对于复杂类型，它们可以直接使用，但对于原始类型，需要创建一个代理对象。...希望，理解Vue的内部工作原理可以使你更有效，并且可以消除 ref 和 reactive 之间的任何混淆。
原项目基于mybatis开发，新功能基于mybatis-plus开发，同时依赖如下两个jar包 mybatis-spring-boot-starter mybatis-plus-boot-starter
‘thinkphp’; 查询条件就变成 status= 1 AND score >0 AND title = ‘thinkphp’ 注意：快捷查询方式中“|”和“...&”不能同时使用。
如何用kotlin开发同时支持iOS和Android的库 虽说kotlin-native可以支持链接到c,java,objective-c等语言，甚至可以进行原生开发，但是在使用的过程中并不友好，配置繁琐且...通过kotlin构建库不失为一个好办法，可以将iOS和安卓共有的参数、model和通用方法用kotlin写成库，并分别打包给两个平台使用，在未来应该是一个可行性的方案。...下面就介绍一下怎么用kotlin来开发一个支持两个平台的库： 新建Gradle工程 一、在idea中打开 File -> New -> Project 二、在侧边栏选择gradle并取消勾选java 三...、设置项目的GroupId、artifactId、 Version信息 四、选择gradle环境，如果选择本地的配置，可以省去配置的时间 五、配置项目名称和存放的路径，并Finish 写Demo代码 在根目录新建一个名为.../gradlew build 就会在build/konan/bin/iphone目录下生成一个名为Base.framework的文件 可以用于导入ios项目中使用
N优于Y的地方： N没有层级，单个文件容量，单个笔记容量，整体文件容量限制，Y都有 N不会内容被和谐，Y会 Y只能共享单个笔记的图文，不能共享文件，N可以共享整个层级的笔记，可以共享任何文件 编辑和查看方面...，N支持客户端和网页且两者体验一致，Y只支持客户端，网页的编辑和查看就是鸡肋，因为Y金钱至上，Y按流量划分会员等级的，收费的，网页不消耗流量，所以编辑和查看上网页故意做得很弱很弱，几乎无法使用正常的功能...这就是优秀的产品和垃圾产品的质的区别。 Y优于N的地方： N需要访问国外网站，Y不需要。N服务器在国外，Y服务器在国内，数据放在Y上丢失的风险上理论上更加安全些。
目前虽然已有基于数据库和反应规则的生物合成路径预测工具，但由于本身已知的酶反应数量不足，且由于不同酶的催化杂泛性和专一性也不同，导致现有反应规则（模板）无法很好地反映酶的催化功能。...因此，对于以酶催化反应为主的生物合成来说，现有基于模板的方法给出的反应路径在实际中常常无法通过相应的酶来催化，并且对于许多生源合成步骤较长，结构较复杂的天然产物，并没有相似度较高的反应模板与之匹配。...同时单步反应的预测误差在多步的反应路径预测中会不断积累，因此对于天然产物生物合成路径预测来说，不仅需要提高单步反应的预测精度，同时还需要配合高效的搜索算法对每一步的候选反应进行高效且准确的筛选。...预测的反应途径将按照计算成本、长度和生物体特定的酶进行分类。 图3：BioNavi-NP网站输出结果示意图。...实验评估表明，BioNavi-NP模型在内部测试集及多个外部独立公共测试集上都显示出了优异的性能。网站工具的搭建以及酶预测工具的嵌入，使得研究者们能够便利地使用该工具进行合成生物学的研究。
结合酶促和合成步骤可以比单独使用一个更加有效。 然而，尽管出现了计算机辅助合成规划 (CASP) 工具，但确定同时使用酶促和合成有机反应步骤的合成路线仍然主要是手动的、直觉驱动的过程。...而酶促 CASP 工具，例如RetroPath使用仅包含酶促反应的反应数据库，将合成和酶促 CASP 搜索相同分子的结果拼接在一起是不够的，因为混合合成计规划的挑战之一是确定一组反应产生可被另一组使用的中间体的路线...作者使用来自BKMS数据库的酶促反应数据训练了一个基于模板的酶促逆合成神经网络以对单个酶促逆合成步骤进行排序。...然后，设计了一种多步搜索算法，该算法同时使用酶逆合成模型和合成逆合成模型来优先考虑可能的逆合成步骤，从而平衡酶促和合成步骤的探索。...示出的任何酶反应都不存在于模型的约束数据中，这意味着模型能够概括到未见产物和中间体。酶促芳基溴化模板可回溯至属于EC类1.14.19.55、1.14.19.58和1.97.1的反应数据库中的8种反应。
一直以来，人们在深入研究酶分子结构与功能的同时，也在持续探究酶促反应的影响因素。...研究酶促反应速率以及各种因素对酶促反应速率影响机制的科学，被称为「酶促反应动力学」，在研究中，酶在特定反应中的催化效率通常通过酶动力学参数 (enzyme kinetic parameters) 来衡量...酶促反应动力学参数包括了酶周转数 kcat、米氏常数 Km 和催化效率 kcat / Km 等，目前主要依赖湿实验来进行参数测量，但这一过程耗时且成本高，使得实验测得的酶动力学参数数据库规模相对较小，而数据的稀缺则会限制下游系统生物学和代谢工程领域的发展...数据集按照 8:2 的比例划分为训练集和测试集。 第三是米氏常数 (Km) 数据集，由 11,722 个样本组成，包括酶序列、底物分子指纹图谱和相应的 Km 值。...在酶和底物至少有一个不在训练集的测试中，EF-UniKP 在 pH 数据集上的 R² 值相较于 UniKP 和 Revised UniKP 分别高出 13% 和 10%，在温度数据集上分别高出 16%
服务器，并执行命令 XML 用于验证和修改 XML 文档 扩展测试库 啥是扩展测试库 标准库以外的其他测试库都统称为扩展测试库，它们是在 RF 开源社区实现的各种库；当然包括了你自己开发的测试库 常见的扩展测试库...Library 远程测试库 啥是远程测试库 是一个特殊的标准库，没有关键字 它作为一个代理存在于 Robot Framework 和 实际(远程的)测试库中间 实际的测试库可以运行在其它机器上, 而且实现语言也不再限于...Setting 库名称既是大小写敏感的，也是空格敏感的 如果一个测试库是在某个包里的，则必须指明完整的包名称路径【如： 】 MyLibrary.library2 测试库的参数也可以使用默认值，不定数量参数...【如： 】 MyLibrary.library1 arg1 agr2 测试库名称和参数都可以使用变量【如： ，其实导入的是 DateTime 库】 Library ${LIBRARY} 可以导入测试库的文件包括...对于资源文件，这些关键字在引用这些资源文件的地方也是可见的 Import Library 导入测试库 导入测试库的另一种方式是使用 库提供的关键字 Import Library BuiltIn
目前虽然已有基于数据库和反应规则的生物合成路径预测工具，但由于本身已知的酶反应数量不足，且由于不同酶的催化杂泛性和专一性也不同，导致现有反应规则（模板）无法很好地反映酶的催化功能。...因此，对于以酶催化反应为主的生物合成来说，现有基于模板的方法给出的反应路径在实际中常常无法通过相应的酶来催化，并且对于许多生源合成步骤较长，结构较复杂的天然产物，并没有相似度较高的反应模板与之匹配。...同时单步反应的预测误差在多步的反应路径预测中会不断积累，因此对于天然产物生物合成路径预测来说，不仅需要提高单步反应的预测精度，同时还需要配合高效的搜索算法对每一步的候选反应进行高效且准确的筛选。...预测的反应途径将按照计算成本、长度和生物体特定的酶进行分类。 图3....实验评估表明，BioNavi-NP模型在内部测试集及多个外部独立公共测试集上都显示出了优异的性能。网站工具的搭建以及酶预测工具的嵌入，使得研究者们能够便利地使用该工具进行合成生物学的研究。
为自己的智能合约库指定并检查有用的属性。 我们将演示如何使用 crytic.io[6]来完成这些工作，它提供了 GitHub 集成和额外的安全检查。...在较高级别上，该库提供了用于管理地址数组的便捷。一个典型的例子涉及使用地址白名单的访问控制。...不要被这个吓到；与库不同，测试工具作为正在进行中的工作，在慢慢改进和扩展，工作得很好。...其他测试中的不变检查和前提条件也可以作为对被测函数的交叉检查。...使用 Crytic 启动并运行 您可以通过下载和安装该工具或使用我们的 docker build 自行运行 Echidna 测试——但使用 Crytic 平台集成了基于 Echidna 属性的测试、Slither
在SpringBoot中使用ActiveMq默认是只能点对点推送, ActiveMq还有一种方式就是发布订阅, 一个发布者, 多个订阅者, 形成一个点对面 先来配置一下点对面的。...这样就完成了我们的发布订阅, 但是测试的时候发现 点对点推送不好用, 消息开始堆积, 我们需要让它同时支持两种 默认消费者并不会消费订阅发布类型的消息，这是由于springboot默认采用的是p2p模式进行消息的监听
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