简读分享 | 蒋一 编辑 | 龙文韬 论文题目 Controllable protein design with language models 论文摘要 蛋白质序列在本质上类似于自然语言：氨基酸以多种组合方式排列...因此，在整个自然语言处理（NLP）的历史中，它的许多技术被应用于蛋白质研究问题。Transformer预训练模型的实施使文本生成具有类似人类的能力，包括具有特定属性的文本，如风格或主题。...对蛋白质家族的预训练模型进行微调，将使它们能够用新的序列来扩展它们，这些序列可能是高度不同的，但仍有潜在的功能。控制标签的结合方式，如细胞区系或功能，进一步使新型蛋白质功能的可控设计成为可能。...此外，最近的模型可解释性方法将使我们能够解决”black box“问题，增强我们对蛋白质folding原理的理解。早期的举措显示了生成性语言模型在设计功能序列方面的巨大潜力。...作者认为，使用生成性文本模型来创造新的蛋白质是一个很有前途的、在很大程度上未被开发的领域，并讨论了它对蛋白质设计可预见的影响。
说明:本文主要来源于real-time-apps-laravel-5-1-event-broadcasting 本文主要基于Laravel的Model Event介绍该框架的实时通信功能，Laravel...Pusher包，有关Pusher的注册和使用相关信息可以参考:(基于 Pusher 驱动的 Laravel 事件广播)（上）。...，我用的是MAMP集成环境，数据库服务是MySQL。...、注册和安装可参考：基于 Pusher 驱动的 Laravel 事件广播（上） 注册安装也比较简单，总之使用Pusher能做个实时APP。...想要了解更多可以参考这篇文章：(基于 Pusher 驱动的 Laravel 事件广播)（下） 测试实时功能 刷新AB页面，并观察数据库model_event.items。 测试实时创建功能。
本文则针对中文拼写纠错进行一个简要的概述，主要分享基于n-gram语言模型和困惑集来做中文拼写纠错的方法。 一、中文拼写纠错 定义：给定一个自然语言的句子，识别出其中出错的汉字或词语，并对其进行纠正。...二、相关工作 我们做了一些相关工作的调研，主要集中在基于语言模型的拼写纠错。 论文[2]提出了一种具有较高准确率、较低召回率的纠错方法。系统流程图如下： ?...论文[4]提出的拼写纠错系统包含三个组件：（1）基于语言模型来生成校正候选句；（2）统计机器翻译模型提供校正候选句；（3）支持向量机（SVM）分类器，以重新排列前两个组件提供的候选句，输出最可能的纠正后的句子...论文[5,6,7,8]也是基于语言模型的纠错。...语言模型在基于统计模型的机器翻译，汉语自动分词和句法分析中有着广泛的应用，目前采用的主要是n元语法模型（n-gram language model）。
在使用像LSTM或GRU这样的递归神经网络时，有许多设计决策要做。...在这种基于语言的模型中，神经网络读取维基百科文章的一部分，并预测文本的下一个字节。 具体来说，我比较存储单元LSTM，GRU和MGU是否使用层归一化和三种初始化权重的方法。...Text8任务的性能是以每字符位数（BPC）来衡量的，它描述除了我们的模型重建文本之外，需要多少存储空间。每字符位数越少，说明我们的模型学习的文本结构就越好。...存储单元设计 普通的递归神经网络在每个时间步都会计算一个全新的隐状态。这使得他们难以在许多时间步中记住细节。最常见的解决方案是LSTM细胞（LSTM cell），它使用随时间步保留的本地环境的值。...有趣的是，GRU在这里表现优于LSTM，尽管它使用的参数较少。通常，更多的参数是压缩任务（如语言建模）的一大优势。MGU使用最少的参数，所以对这个任务表现最差。
在AI领域，大语言模型已成为备受瞩目的焦点，尤其在自然语言处理（NLP）领域，其应用愈发广泛。BLM作为一种多任务语言建模方法，旨在构建一个具备多功能的强大模型。...问答系统在当前的问答系统中，主要是基于神经网络模型来构建。对于 BLM而言，它能够以更高的准确率、更好的准确性、更高的效率生成答案。为了达到这些目标，许多 NLP模型都基于深度学习技术。...基于 BLM的问答系统主要是基于模型对问题进行语义理解，然后返回答案。问题通常来自于搜索引擎、分类系统和事实数据库等网站。...悦数图数据库凭借其前沿的图技术，为大语言模型注入了万亿级的丰富上下文，显著提升了模型的回答准确度，为企业级应用提供了强大的支持。...未来，随着技术的不断进步和应用的深入拓展，悦数图数据库将继续为大语言模型领域注入新的活力，推动企业级应用走向更加智能、有效的新时代。
在数据库设计时，主要就是对实体和关系的设计，实体表现出来就是表，关系表现出来就是外键。而对于一个表，由两部分组成：主键和属性。主键的简单定义就是表中为每一行数据的唯一标识。...由于主键常常用于检索数据，也用于表之间的关联，所以主键的设计的好坏将会严重影响数据操作的性能。下面来介绍下主键设计的几个考虑因素。...GUID类型：这个类型并不是所有数据库都有对应的数据类型，SQL Server有uniqueidentifier，MySQL没有。...数据库主键与业务主键 前面说到一个表可能有很多个唯一标识的候选键，那么这么多候选键中，哪个应该拿来做主键呢？...，但是由于我们大部分情况下都是使用主键检索数据，所以大部分数据库的默认实现，在建立主键时会自动建立对应的索引。
模型类负责与数据库进行交互，这里的模型指的是数据表的模型，一个模型类对应一张数据表，数据表的字段会映射为模型类的属性，我们可以通过模型类提供的方法实现对应数据表记录的增删改查，这样一来，我们就将原来面向过程的数据库操作转化为面向对象风格的编程...）和数据持久层是完全分离的，模型类操作与数据表更新之间通过 EntityManager 来维护，上层操作的模型类完全不需要和数据库有任何关联。...这里，我们选择使用更加简单的 Active Record 模式来实现 ORM 模型类，并且为了简化流程，我们直接基于 Laravel 框架的 Eloquent ORM 组件来编写，就不再重复造轮子了。...（为了编写 Eloquent 模型类，如果只是使用 Laravel 提供的数据库查询构建器功能，则不需要这些操作）。...MVC 模式在博客应用中的落地，下篇教程，我们将探索如何通过现代工程化的方式管理前端资源和依赖，我们将引入 NPM、Webpack、Laravel Mix、jQuery 和 Bootstrap，并基于这些工具和框架替换博客应用主题
写在最前 上一篇文件已经讲解了如何从数据库逆向生成迁移文件，那么对于懒癌晚期的我是万万不够的，所以说我又找到了一个可以逆向生成模型文件的库，经过测试，自定义功能非常的强大。...安装 安装过程稍微复杂一些，首先需要通过composer去安装库 composer require reliese/laravel --dev 然后使用artisan生成配置文件，在config/models.php...:clear 使用 完成上面的安装工作，就能以一个非常优美的姿势，生成模型文件了 php artisan code:models 同时还支持下面几种方式使用 # 为指定数据表生成模型 php artisan...code:models --table=users # 为指定连接生成模型 php artisan code:models --connection=mysql 如果还需要自定义更多的内容，就需要去config.../models.php修改了 比如说，设置表的前缀，大概在310行的位置： /* |-----------------------------------------------------------
与此相反，扩散模型作为一种新兴的生成模型类别，没有这些问题，并已在图像生成等领域达到最新水平。鉴于此，作者提出了一种新的潜在扩散模型，DiscDiff，专门用于离散DNA序列的生成。...通过使用自动编码器将离散DNA序列嵌入到连续的潜在空间，模型能够利用连续扩散模型的强大生成能力来生成离散数据。 合成DNA序列设计传统上是基于广泛的实验室实验得出的特定生物数据的工作。...鉴于扩散模型在图像生成、蛋白质合成和电路设计方面的成功应用，将其应用于DNA序列生成可能会产生更高质量的序列。在这“质量”指的是序列的多样性以及捕捉基础分布/基序的能力。...DiscDiff模型部分 图 1 图 2 作者介绍了一种名为DiscDiff的灵活潜在扩散模型，专为离散数据生成而设计。该模型由两个主要组成部分构成：一个自编码器函数和一个去噪模型。...即使随着训练时间的延长，转录起始位点（TSS）峰值的建模得到改进，基于嵌入的方法也倾向于优先考虑DNA序列的整体表达，而不是具体细节。
背景 XLM基于几个核心概念： Transformers, Google在2017年提出的一种能够同时处理输入文本并且学到词语上下文联系的注意力机制。...因为在注意力模块中所有词都是同时处理的，所以模型还需要考虑额外的位置信息。模型网络通过给每个token加一个基于位置的固定值（例如正弦函数），可以成功学习到token间的联系，这一步叫位置编码。...2018年Lample et al.提出了将Transformer 和基于短语的统计机器翻译技术（PBSMT）相结合的模型。后者给出了不同语言中短语的概率表。...不同初始化方法的翻译结果。CLM表示因果语言模型（Causal Language Modeling），不用掩码技术，每一个词是基于前序词来预测的。...通过简单高效的微调，BERT的性能可以超过其他跨语言分类模型，并显著改善翻译模型。 有趣的是，本文中使用的翻译模型和用于初始化的MLM模型都基于Transformer。
最后，作者总结了生成模型作为分子设计前沿工具的前景和挑战。 1 背景 材料创新是许多技术进步的关键驱动力。...近几年，基于数据驱动的人工智能方法，尤其是生成模型，逐渐被用于解决各个领域的逆向设计，并在分子反向设计和药物发现中展现出了光明的前景。 2 生成模型 简而言之，生成模型的作用是捕获数据分布的潜在规则。...由于SMILES依赖于基于序列的表示，自然语言处理算法可以自然地被移植到分子生成领域。...RNN架构在分子设计最简单的应用形式为利用分子数据库中的有效SMILES对RNN进行训练并生成大量有效分子，随后根据分子的物理化学性质进行筛选。...图4 基于图的分子生成模型 (a)一种基于RNN的分子图生成决策过程 (b)JT-VAE 在VAE领域，研究者已经提出了多种直接从隐变量生成分子图的方法。
使用Laravel的ORM——Eloquent时，时常遇到的一个操作是取模型中的其中一些属性，对应的就是在数据库中取表的特定列。...以上这篇使用laravel的Eloquent模型如何获取数据库的指定列就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Laravel中模型事件什么意思？...Laravel已经实现定义了不少的模型事件： creating, created, updating, updated, saving, saved, deleting, deleted, restoring..., restored 如上名称，代表在具体的模型中，当发生：正在新增、已新增、已更新...模型时，要去触发的一些事件。...---- Laravel中有三种方法来定义模型事件。...3.静态方法 还可以通过模型上的对应静态方法来定义一个事件，在EventServiceProvider的boot方法里面定义： <?
Laravel在模型事件中处理起来很方便：https://laravel-china.org/docs/laravel/5.5/eloquent#events Laravel 的模型事件有两种方式，...，可按需设计 <?...) LogBaseServer 新建一个观察器继承基类LogBaseServer（User模型,方法的名字要对应文档中的事件） LogBaseServer 到新建的服务提供者...ObserverLogServiceProvider中运行 ObserverLogServiceProvider 为需要的模型注册事件（我这挺多的，之后大概长这样） 模型注册事件...EventServiceProvider 事件监听类的方法 事件监听类 之后的效果就是这样了： 数据库 END
在实体关系模型中，我们知道有三种关系：一对一、一对多、多对多。...这只是概念上的关系，但是在真实的关系数据库中，我们只有外键，并没有这三种关系，那么我们就来说一说在关系数据库管理系统中，怎么实现这三种关系。 一对多 这里先讲解一对多，因为这个关系最简单。...比如前面说到的班级学生关系。班级表不变，学生表增加班级Id作为外键。 多对多 多对多的关系在数据库设计时比一对一要常见，所以这里先说说多对多。...一对一的关系在数据库设计中，是使用的最少的关系，因为一般来说，如果两个实体是一对多关系，那么我们也可以把这两个实体合并成一个实体。但是在设计中，我们仍然会遇到两个完全不同的实体，之间存在一对一关系。...一个教师可以当某个班的班主任，也可以不当任和班的班主任，同时也不可能在班级表的班主任字段上出现两次，所以最多就当一个班的班主任，所以该设计满足需求。
RBAC权限模型 关于这个权限模型，网络上有很多文章，就不重复了。也在网上看了不少相关文章，根据跟我所想要的还是有差距，或者说关注点可能有些不一样。（在手机码这篇文章的时候，发现是自己的理解有问题。...这篇文章记录了自己的理解，也避免了开发走向错误的方向，所以还是那个问题：一个问题在内部讨论的时候存在争议的时候，不要急着下结论，一个人坚持自己意见的时候可能都是有某种合理性的，只是可能可能各自的合理性没有表达清楚或者本身没有梳理清楚...但是，在学校层面不止有校长，还有副校长等其他角色的领导，在这个单线模型下，要让副校长等领导也能关联下面的班主任，这颗角色树就很难描述清楚，要描述清楚，就必须是一个多继承的关系，也就是班主任这个角色上面除了校长...于是，大多数角色体系都会分离出部门和角色两类（没错，部门其实就是角色的一种类型，或者叫用户组）。部门很明显，就是树形结构的，很清晰的单继承模型。...通常来说，表级太粗，而字段级又太细，实现很费事，不够实用，而行级正合适，关键是在关系数据库上很容易实现。 因此，数据权限就可以定义某用户对某条数据是否具有权限，有哪些权限等。
Go 语言的并发设计就是基于 CSP 模型的。 在最初的 CSP 模型中，程序总由若干个可以相互通信的进程构成，其中每一个进程内部是顺序执行的（这也就是 CSP 名称的含义）。...，但 Go 语言对 CSP 并发模型的支持能让整个设计变得简单清晰（「并发」和「并行」的区别可以参考这个视频）。...总结 Go 语言是一个原生支持并发的语言，其并发模型基于 CSP 模型。通过使用 Go 语言的并发能力，我们可以设计出非常直观易懂的代码。...经过上面几个例子的分析中我们可以看出，从并发模型和并发程序设计的角度来看，Go 在语言设计上的优势在于： 拥有轻量的应用层进程 goroutine，允许开发者基于大量 goroutine 来设计并发程序...，很好地契合了 goroutine + channel 的并发模型 而 Go 在语言设计上的劣势在于： 泛型的缺失导致许多程序设计变得脆弱，增加代码量且失去了安全性
Go 语言的并发设计就是基于 CSP 模型的。 在最初的 CSP 模型中，程序总由若干个可以相互通信的进程构成，其中每一个进程内部是顺序执行的（这也就是 CSP 名称的含义）。...下面，我们通过例子说明基于 CSP 模型是如何组织程序的。...，但 Go 语言对 CSP 并发模型的支持能让整个设计变得简单清晰（「并发」和「并行」的区别可以参考这个视频）。...总结 Go 语言是一个原生支持并发的语言，其并发模型基于 CSP 模型。通过使用 Go 语言的并发能力，我们可以设计出非常直观易懂的代码。...经过上面几个例子的分析中我们可以看出，从并发模型和并发程序设计的角度来看，Go 在语言设计上的优势在于： 拥有轻量的应用层进程 goroutine，允许开发者基于大量 goroutine 来设计并发程序
流畅的多轮对话、丰富的通用知识问答，对于通用大语言模型在理解和响应人类指令方面表现突出，由于通用大模型的知识来源于公共知识，缺少对垂直领域的训练，因此使用LLM在垂直领域的知识问答表现并不理想。...基于向量数据库+大模型的智能知识问题可以打破传统搜索困境，实时、快速、准确提供知识答疑，信息获取更加轻松高效。向量数据库+LLM（大语言模型），打造更懂你的企业专属Chatbot？...将企业知识库文档和实时信息通过向量特征提取然后存储到向量数据库，结合LLM大语言模型可以让Chatbot（聊天机器人）的回答更具专业性和时效性，构建企业专属Chatbot。...，结合Top N检索结果，基于LLM问答模型返回检索推理问答结果。...，如果问题本身就是独立的，则不需要这个部分； 步骤2：将向量形式的用户query输入向量数据库进行检索； 步骤3：使用向量检索引擎得到业务数据中的Top N搜索结果； 步骤4：LLM基于最相关的知识（Top
本文实例讲述了laravel框架模型和数据库基础操作。...,[5]); 2.查询构造器[Query Builder] laravel查询构造器提供了方便流畅的接口，用来建立及执行数据库查找语法。...; 3.Eloquent ORM 1.简介、模型的建立及查询数据 简介：laravel所自带的Eloquent ORM 是一个ActiveRecord实现，用于数据库操作。...：《Laravel框架入门与进阶教程》、《php优秀开发框架总结》、《php面向对象程序设计入门教程》、《php+mysql数据库操作入门教程》及《php常见数据库操作技巧汇总》 希望本文所述对大家基于...Laravel框架的PHP程序设计有所帮助。
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