使用Ansible，Molecule将角色卸载到配置器，该配置器在配置的环境中部署角色并调用验证器（例如Testinfra）来检查配置偏差。这可确保您的角色在该特定方案中对环境进行了所有预期的更改。...要测试此角色是否按预期工作，您将使用Docker作为驱动程序和Testinfra（一个Python库）在Molecule中创建一个测试用于测试服务器的状态。...第2步 - 在分子中创建角色 设置好您的环境后，您可以使用Molecule创建一个基本角色，用于测试Apache的安装。...第6步 - 使用分子测试角色 一旦启动测试，Molecule将执行您在场景中定义的操作。现在让我们再次运行默认molecule方案，在更仔细地查看每个方案时执行默认测试序列中的操作。...然后，Molecule将使用默认验证程序Testinfra 运行验证程序操作。此操作执行您之前在test_default.py编写的测试。
但是，如果需要确保所有基础架构更改都在Ansible中怎么办？ 还是随时验证服务器的状态？ Testinfra是一个基础结构测试框架，可以轻松编写单元测试来验证服务器的状态。...在Testinfra中编写测试很容易。...使用Ansible模块 Testinfra还为Ansible提供了一个不错的API，可在测试中使用。 Ansible模块可以访问在测试中运行Ansible播放的内容，并易于检查播放结果。...Testinfra和Nagios 现在，可以轻松地运行测试以验证计算机的状态，可以使用这些测试在监视系统上触发警报。 这是捕获意外更改的好方法。...Testinfra提供与流行的监控解决方案Nagios的集成。 默认情况下，Nagios使用NRPE插件在远程主机上执行检查，但是使用Testinfra允许直接从Nagios主服务器运行测试。
使用Ansible，Molecule将角色卸载到配置器，该配置器在配置的环境中部署角色并调用验证器（例如Testinfra）来检查配置偏差。这可确保您的角色在该特定方案中对环境进行了所有预期的更改。...要测试此角色是否按预期工作，您将使用Docker作为驱动程序在Molecule中创建测试，并使用Testinfra（用于测试服务器状态的Python库）创建测试。...Molecule将提供Docker容器来测试角色，Testinfra将验证服务器是否已按预期配置。完成后，您将能够跨环境创建多个测试用例，并使用Molecule运行这些测试。...因为我们使用Docker作为驱动程序。 接下来，让我们在Molecule中创建一个角色。...然后，Molecule将使用默认验证程序Testinfra运行验证程序操作。此操作执行您之前编写的测试test_default.py。
确保所有服务器都进行了正确的配置，遵守了所有的安全规则，也对网络连通性等进行了验证。我们一般提倡将测试代码和配置代码放在一起维护。这样配置代码更新时，能保证测试代码也被及时更新。...一些典型的基础设施自动化测试工具有ServerSpec、Testinfra等。以下是一个ServerSpec的示例。...登录到服务器执行一些临时性命令是被坚决禁止的。因为这极有可能会破坏环境的一致性。重建服务器时，也不能保证能应用所有需要的变更。 下图是基础设施即代码的一个典型使用场景。 ?...除此之外，如果想要在生产环境中创建可伸缩性的服务，也需要借助“基础设施即代码”这一实践。在高峰时期，系统可以根据定义的环境自动创建并加入新的节点来实现动态扩容，并在低峰时将其销毁。...最后是我们在某团队实施基础设施即代码的案例解析。这张图是某团队的基础设施架构图。 ? 该团队使用AWS作为基础设施平台。
各种网络技术的大规模商用，视频随时随地可看、可控、可视频会议调度指挥、可智能预警、可智能检索回溯的诉求越来越多，尤其是移动视频应用技术和智能语音技术的普及和发展，使得视频智能分析和语音智能理解支持的需求在各行各业越来越受到青睐和重视...而在传统视频监控、视频会议行业里面，互联网思维、架构和技术完全可以成功引入，尤其是在移动互联网、物联网、深度学习、智能分析、云端组网方面的融合技术，完全能够满足新形势下的各种行业的终端智能化的需要。...软件使用过程中如何保存用户登录时的信息 解决问题 保存用户登录的信息，方法有很多种，下面是我以前做的一个案例，方法是通过使用cookie的方法来进行保存的 HTML代码 ? js代码 ?...当我们需要销毁时，只需要通过把路径地址设置为空就可以实现。 视频流媒体服务器EasyNVR播放界面： ?
在微服务端到端交付流程上，Netflix开源了自家的Spinnaker，Netflix作为微服务实践的先锋，不断推出新的开源工具来弥补社区中微服务技术和最佳实践的缺失。...另一方面，由于大量的DevOps技术来源于开源社区，缺乏强大技术实力的企业在应用相关技术时不免会有所担忧。 从代码中解耦秘密信息的管理则让我们避开了一些开发过程中可能会产生的安全隐患。...InSpec作为合规性即代码的提出者和实现者，通过自动化手段确保服务器在部署后的运维生命周期中依然保持安全与合规。它所带来的意义在于将规范制度代码化，得到了确定性的结果和解释。...这期的技术雷达仍然关注了非功能性自动化测试，TestInfra是ServerSpec的Python实现，它使得用Pytest测试基础设施成为可能。...关于更多技术在技术雷达中的使用建议请点击“阅读原文”，谢谢。 ----
在微服务端到端交付流程上，Netflix 开源了自家的Spinnaker，Netflix 作为微服务实践的先锋，不断推出新的开源工具来弥补社区中微服务技术和最佳实践的缺失。...另一方面，由于大量的 DevOps 技术来源于开源社区，缺乏强大技术实力的企业在应用相关技术时不免会有所担忧。 从代码中解耦秘密信息的管理 则让我们避开了一些开发过程中可能会产生的安全隐患。...InSpec作为合规性即代码的提出者和实现者，通过自动化手段确保服务器在部署后的运维生命周期中依然保持安全与合规。它所带来的意义在于将规范制度代码化，得到了确定性的结果和解释。...这期的技术雷达仍然关注了非功能性自动化测试，TestInfra是 ServerSpec 的 Python 实现，它使得用Pytest测试基础设施成为可能。...以上对 DevOps 趋势的解读仅为个人观点，如有不当之处还望指出，关于更多技术在技术 雷达中的使用建议请参考https://www.thoughtworks.com/radar/a-z。谢谢。
在实际的生产环境中，开发和测试人员都尽可能的保证安全，以避免一些重要信息泄露甚至被窃取。许多企业或组织还拥有较为完善的威胁建模，但即便如此安全问题仍层出不穷。...但是作为企业需要明白一点，并不是所有的白帽或黑帽，都愿意将自己的安全建议分享给他们。对于安全防护也不仅仅是使用2FA和密码管理器，安装更新和不点击可疑链接这一口号那么简单。...你是否对这些代码做过审计，静态分析或fuzzing测试以确保它们的安全性？你是否考虑过在 Rust中开发？...当开发人员将构建代码推送到生产环境中时，你是否可以验证这些代码的真实意图，并且保证源码或静态链接的依赖关系未被恶意修改？...你如何确保你的系统状态始终符合你的预期？ 查看：Serverspec, Testinfra 平台和固件安全 你的BIOS和其他低级接口受到错误影响。
近年来，基于人工智能（AI）的方法在预测分子属性方面发挥了越来越关键的作用。AI方法在分子属性预测中的一个主要挑战是如何表示分子。...近年来，深度学习方法作为预测分子属性的工具出现，主要是因为它们能够自动从简单的输入数据中提取有效特征。然而，数据集的有限性和化学空间的广阔性限制了它们的预测性能，特别是在处理分布外数据样本时。...该模型基于经典的transformer编码器。LiGhT将分子线图作为输入，这些图表示原始分子图的边之间的邻接关系。...在专门针对每个测试集中的活性崖进行评估时，KPGT在30个数据集中的22个上优于基线方法，整体相对提升了1.2%。...研究团队首先使用预训练的KPGT生成了来自CYP3A4数据集的分子的神经指纹（即分子特征表示），然后从该数据集中随机抽取200个分子作为测试集，其余分子构成训练集。
该模型从输入片段中提取结构信息并生成连接器以将它们结合起来。作者在模型中集成了过滤器，以排除通过蛋白质-蛋白质复合物引导的无法药用的结构，同时保留具有强大化学性质的分子。...随后，通过分子对接，采用均方根偏差（RMSD）、相对吉布斯自由能（ΔΔGbinding）、分子动力学（MD）模拟和自由能扰动（FEP）计算作为测量标准，测试所提出模型的鲁棒性和可行性。...作者首先通过PDB数据库中的cocrystal结构数据（PDB: 6BOY）研究了dBET6（一个PROTACs分子）如何作为桥接分子链接E3泛素连接酶CRBN和靶标蛋白BRD4。...这两个分子片段将作为网络的输入数据，这样，网络能够生成和设计一个连接器库，其中的连接器会受到两个锚点之间的空间的约束。随后准备好的片段分子被送入AIMLinker中。...在AIMLinker中，生成过程是通过迭代生成边缘和从选定的原子库中添加新的原子来实现的，图2展示了使用GGNN为基础的迭代过程。
它是一种基于图形界面的网络模拟器，使用户能够构建、调试和测试网络，而无需实际的硬件设备。...设备模拟： 用户可以在Packet Tracer中模拟多种网络设备，包括思科的路由器、交换机、服务器等。这些设备的模拟行为类似于它们在真实网络中的行为。...实验和实践： 学生和网络专业人士可以使用Packet Tracer进行各种实验，测试不同网络配置和方案，以加深对网络技术的理解。...4的响应： 表明主机1给主机4发送数据包时，数据包先到达2911路由器0，此时该路由器0不知道如何转发，因此会向主机1报告目的地址不可达：Destination host unreachable。...问题排除与调试： 在实验过程中，遇到了一些网络连接和通信问题，通过逐步排除，我提高了自己的网络故障排除和调试能力，对网络问题有了更深层次的理解。
SMILES语法使用标记“[*]”进行了扩展，该标记由部分化学软件库支持，作为部分构建的分子中的连接点。...第二种情况装饰所有连接点时和第一种相似，但仅通过一步，使用“|”字符作为分隔按SMILES字符串中出现的顺序生成所有装饰。 ?...在第一个实验中，一个小型数据集由4211个多巴胺受体D2（DRD2）活性调节剂组成，用于训练装饰器模型（多步和单步）。然后，这些模型在不同的骨架上进行了测试，这些骨架与训练集数据相似。...使用多步装饰器模型对五个选定的骨架进行多次装饰，从上表可以看出，总共产生14,300个独特的分子，其中包括验证集中存在的63个分子（占41.4％），预测的活性分子的百分比始终低于从装饰的分子中获得的百分比...使用多步装饰器模型对两组骨架进行多次装饰，每个骨架平均总共可产生12294和11504个不同的分子。验证集件骨架上装饰的分子占35.4％，结果略低于DRD2实验中的结果。 ?
2.2 用于建立GNN模型的分子的图表示法 在本研究中，通过使用Deep Graph Library（DGL）软件包，将分子转化为分子图G=（V，E），其中一组节点（V）代表原子，一组边（E）代表键，分子图被作为...2.3 GASA模型 GASA 使用分子图作为输入，并实施一种注意力机制来关注输入中最相关的部分，以实现更好的预测。...基于验证集的AUC-ROC的贝叶斯优化法被用来寻找最佳超参数，然后在测试集上评估最佳模型的性能。 此外，每个分类器的泛化能力也通过对三个外部测试集的预测得到进一步验证。...每个分类器的预测能力由五个不同的测试集来评估，泛化能力由三个外部测试集的预测结果来验证。 3.3 分类模型泛化能力的比较 三个外部测试集（即TS1、TS2和TS3）被用来验证每个分类器的泛化能力。...我们进一步分析了现有方法中使用的测试集的适用性。然后，个别原子权重的可视化被用来展示我们的GASA模型如何学习相似结构之间的差异。
例如，在分子生成模型中，通常在ChEMBL这样的大数据集上预训练模型，然后在特定的目标数据集上用小数据对模型进行微调，以生成特定的功能分子。从第一个模型中得到的参数作为第二个模型的初始化。...作为常用的分子生成方法，RL和微调有各自的特点，可以结合使用。...与传统的虚拟筛选方法相比，基于机器学习的方法大大提高了虚拟筛选在DUD-E数据集上的预测性能，DUD-E数据集是一个广泛使用的分子对接和虚拟筛选测试基准。...为了评估模型对其他检测数据的泛化能力，他们进行了两项交叉验证研究和一项保持性验证研究，并对未来的数据进行了预后分析预测。多任务GCNN在所有验证评估中取得了最好的结果，在实验测试中产生了最精确的预测。...使用这种策略，将有望提高分子生成的成功率。随着周期性的生成和验证与新的验证负化合物迭代添加，这种策略可能会更强大。
2.4 通过分子指纹预测器对亲和力进行再评价 除了生成新的分子外，GNC中的LV-BP还可以预测结合亲和力。然而，没有实验值可以验证这些预测的亲和力。...因此，使用替代的结合亲和力预测器对它们进行交叉验证。本工作中，研究人员构建了基于二维指纹（2DFP-BPs）的机器学习预测器来重新评估生成化合物的亲和力。...2.7 数据集 首先，探讨了生成器中不同的目标值对生成分子的结合亲和力预测可靠性的影响。在Beta-Secretase 1(BACE1)数据集上进行了这种可靠性测试。...在BACE1数据集的5倍交叉验证测试中，LV-BP的平均皮尔逊相关系数(RP)达到0.871，平均RMSE为0.704 kcal/mol。...另一个挑战是如何在没有直接实验验证的情况下提高计算分子生成的实用性。为了解决这些挑战，研究人员提出了一种新的GNC，通过梯度下降生成基于多性质优化的类药分子。
在这项研究中，研究团队开发了一种基于变分自编码器的深度学习方法——NP-VAE。这个方法用于处理难以分析的数据集和大型分子结构（例如具有手性的天然化合物），手性是化合物三维复杂性中的一个重要因素。...在这项研究中，研究团队开发了一种基于变分自编码器（VAE）的深度学习方法，命名为天然产物化合物变分自编码器（NP-VAE），用于处理像天然化合物这样具有复杂分子结构的化合物，并获取能够投射大型分子结构的化学潜在空间...这个数据集被划分为76,000个训练化合物、5,000个验证化合物和5,000个测试化合物。在对训练化合物进行训练后，计算了测试化合物的重建准确性和有效性。...首先，研究团队使用t-SNE方法将潜在变量的维度降至二维，对这两个化学潜在空间进行了可视化。结果显示在图1中。...图4显示了以肽类药物奥曲肽和抗癌药紫杉醇作为探索起点时，生成具有优化QED的新化合物结构的结果。当探索范围较小时，可以在保持目标化合物的特征结构的同时获得具有优化QED的新化合物结构。
这一验证（例如，CRISPR-Cas9基因缺失或siRNA基因沉默）步骤，包括对来自患者的细胞或组织的靶点表达（相对于健康对照）表型评估，或在动物模型中进行功能检测，在使用计算预测模型时可以大大简化。...一旦自动编码器在数以百万计的分子上进行了训练，潜伏空间就可以被修改（通过随机或焦点变化）以产生接近输入的分子，尽管变化很小。自动编码器将一个SMILES作为输入，并产生一个SMILES作为输出。...当应用于药物开发时，第一个"生成"网络产生候选分子，第二个"辨别"网络来评估。尽管通过使用新分子生成和多任务预测在药物设计方面取得了许多成功，但获得的一些模型仍然产生不易合成的分子。...在组合安慰剂对照组以测试危及生命或罕见疾病的候选药物时，这些模型作为真实病人的替代品特别有用。这种虚拟安慰剂组的演变可以从受病情影响的真实病人在接受标准护理时获得的RWE临床数据中进行建模。...在湿式实验室和真实世界的临床研究中，需要人类的专业知识来设计和执行验证实验。重要的是，在实施人工智能时，需要人类的智慧和判断力来考虑道德影响。
它是一种基于图形界面的网络模拟器，使用户能够构建、调试和测试网络，而无需实际的硬件设备。...设备模拟： 用户可以在Packet Tracer中模拟多种网络设备，包括思科的路由器、交换机、服务器等。这些设备的模拟行为类似于它们在真实网络中的行为。...划分子网 2.1 实验目的 理解子网划分的基本原理： 通过Cisco Packet Tracer实验，学习如何正确地划分IP地址为子网，深入理解子网划分的基本原理和重要概念。...实践网络设计与规划： 在实验中，通过划分子网的过程，培养对网络设计与规划的实际操作能力，了解如何根据网络规模和需求进行灵活的IP地址分配。...2.2 实验环境 基于Cisco Packet Tracer 模拟器 2.3 实验内容 学习划分子网的方法和验证子网掩码的作用 （1）step1 构造网络拓扑：在逻辑工作空间选择4台主机、2台交换机及连接线
输入消毒在 JavaScript 中，输入清理是指清理和验证用户输入的任何数据，包括检查格式问题。这样可以避免输入错误，同时还可以在执行恶意代码之前将其删除。...验证用户输入可确保在页面上显示数据之前，仅使用允许的字符。此外，编码输入会将任何特殊字符转换为 Web 浏览器无法执行的 HTML 实体，从而增加了额外的安全层。...验证所有关键功能是否都已集中进行，以避免不一致并优化测试、审计和维护。使用内置的代码编辑器安全工具（如 linting 和静态分析）来突出显示潜在的安全问题。...Snyk这个开发人员优先的安全平台可以自动识别 JavaScript 代码、依赖项和容器中的漏洞。通过访问自己的安全数据库并实时使用逻辑编程规则，Snyk 可以在编码时突出显示任何漏洞。...它的简单性使其在开发人员中非常受欢迎，使他们能够创建定制的安全测试，这些测试可以作为持续集成 （CI） 方法的一部分自动运行。
从DrugBank和ChEBI中获取分子，然后使用RDKit得到SMILES，并删除重复数据和进行规范化。 步骤2：计算分子性质。对于上一步获得的每个分子，使用RDKit计算209个性质。...现有的各种针对分子的预训练模型（例如CHEM-BERT）都可以作为M-Encoder，而构成这些语言模型的基本组件都是Transformer编码块(TEB)，作为Transformer编码器的基本构建块...在将MolTailor应用于下游任务时，使用GPT-4对具体任务进行分析，生成相应的任务描述，如图1e所示，提示GPT生成模仿预训练语料库中描述格式的描述，限制它只能从RDKit支持的集合中选择属性的名称...该实验使用MolTailor及其相应的主干CHEM-BERT，还使用无关文本作为提示符(表示为MolTailor(噪声))测试了MolTailor的性能。结果如图2所示。...在未来，有必要探索新的预训练任务，更加稳定地提高模型在分类和回归任务上的性能。其次，有必要探索如何基于大型语言模型构建分子-文本多模态模型。
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