高斯玻色子采样器是光子量子器件，具有解决一些经典系统较难处理问题的能力。 在这里，作者展示了高斯玻色子采样器可用于分子对接，这一药物设计领域的核心问题。作者开发了一种方法，将问题简化为在图中找到最大加权团，并表明高斯玻色子采样器可以编程为对最大团进行采样。为了对我们的方法进行基准测试，我们预测了配体与肿瘤坏死因子 -α 转化酶与其配体的结合模式。
因为cxk的粉丝们质疑周杰伦微博没有数据 （周杰伦没有开通微博） 于是，无数隐匿江湖多年 看不下去的周杰伦老年粉开始被迫营业
“Android 开发还有什么可以学习的？”近半年来，大家对于职业的未来发展、个人的成进阶都有一些迷茫和焦虑。
前几天，有一件这样的事情引起了网友们的关注，话题是：微信发原图或泄露位置信息，不知道大家有没有留意。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
在计算机科学中，寻找图中最短路径是一个经典问题。 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法是两种常用的最短路径算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现，并通过实例演示每一行代码的运行过程。
今天为大家介绍的是来自韩国科学技术院的一篇分子关系学习的论文。分子关系学习是一种旨在学习分子对之间相互作用行为的方法，在分子科学领域引起了广泛关注，具有广泛的应用前景。最近，图神经网络在分子关系学习中取得了巨大成功，通过将分子建模为图结构，并考虑两个分子之间的原子级相互作用。尽管取得了成功，但现有的分子关系学习方法往往忽视了化学的本质，即化合物由多个子结构组成，这些子结构会引起不同的化学反应。在本文中，作者提出了一种新颖的关系学习框架，称为CGIB，通过检测其中的核心子图来预测一对图之间的相互作用行为。其主要思想是，在给定一对图的情况下，基于条件图信息瓶颈的原理，从一个图中找到一个子图，该子图包含关于当前任务的最小充分信息，并与配对图相互关联。作者认为其方法模拟了化学反应的本质，即分子的核心子结构取决于它与其他分子的相互作用。在各种具有实际数据集的任务上进行的大量实验表明，CGIB优于现有的基准方法。
背景介绍 选择好的特征能让分类器变得有效,这意味着找到好的特征是机器学习中最重要的工作之一。但是怎么样才能获得好的特征?你怎么才能知道，如果你正处理二分类问题。那么好的特征能够使得辨别两个不同的类变得
找出最大或最下的K个元素，可以使用Python库中的heapq模块，该模块提供两个函数nlargest()求最大K个和nsmallest()求最小K个。
🎬 鸽芷咕：个人主页 🔥 个人专栏: 《linux深造日志》 《高效算法》
一种将后台开发细分的方式：前台开发(业务)、中台开发(中间件、应用基础服务、PAAS服务、IAAS服务)、后台开发(运维开发)。一般前台开发对应于业务开发，中台开发对应基础开发，后台开发对应运维。
所有 能够被 确定性 单个带子图灵机 , 在 多项式时间 内 , 能够被 判定的计算问题 ( 语言类 ) ,
译者 | 弯月 责编 | 欧阳姝黎 出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
高斯混合模型是一种强大的聚类算法。本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们，我们还将讨论 k-means 聚类算法，看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。
最近闹得比较厉害的新闻就是美国特朗普和中国贸易团之间的谈判，目前中美贸易之间已按美国征税25%告一段落。在近期的汇率市场上的变动显示的尤为明显。我们看到下图中最近的美元非常的强劲。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Leonie Monigatti 翻译：欧阳锦 校对：王可汗 你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。 你会如何在英语词典中查找一个词呢？ 一个更快的方法是在中间打开，然后决定是在字典的前半部分还是后半部分继续搜索。 这种方法是对二分搜索算法的一种宽泛描述，这种算法在一个排序的元素列表
成立不到三年，用户早已超过一亿，商品种类超过30万种，估值达到100亿美元，这听上去又是一个电商独角兽的神话故事。但是，拼多多的成长史，远比你想象的还要精彩
Python官方网站：www.python.org 这个是Python的官方网站，Python下载以及相关文档都能在里面找到
支持向量机作为机器学习中最为难于理解的算法，小编将以三篇的篇幅去讲解小编自己理解的SVM算法。主要包括：初识支持向量机原理、SVM如何解决线性不可分、SVM实践举例；当然网络上也会有很多关于SVM这一经典算法的资料，大家可参见参考文献，与我们及时交流，共同学习~ 用一句话说明SVM的原理，即通过特征空间中的最大间隔去找出该空间的分类超平面；其中最大间隔就可以用支持向量来求得。 引入支持向量机之前，先要说明最简单的线性分类器：感知机；一个线性分类器，感知机的学习目标就是要在 n 维的数据空间中找到一个分类超平
【导读】本文是Oguejiofor Chibueze于1月25日发布的一篇实用向博文，详细介绍了如何将主题模型应用于法律部门。文章中，作者分析了律师在浏览大量的法律文件的时候可以通过文档摘要进行快速了
KDnuggets2018年的一个博客发起了一项投票：数据科学中最好用的Python IDE是什么？ 本次调查共有1900多人参与，调查结果如下图所示。前5个选择是： Jupyter，57% PyCharm，35% Spyder，27% Visual Studio Code，21% Sublime Text，12%
在本教程中，我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架；但是，我们将最常使用的是Open CV库。我们将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景。
最近，国外的开源情报(OSINT)爱好者分享了一篇帖子，查找朋友不可见的facebook用户的朋友圈，这篇帖子也在我们的知识星球（开源网络空间情报）中第一时间分享。作者利用十分巧妙的技巧绕过了facebook官方的这种限制，不但能找到部分不可见的朋友，还能对朋友之间的社区进行探索。笔者对这个方法也完整地实验了一把，亲测有效。下面就把该方法的思路和工具介绍给大家。
接上 就是这一篇 ZeroDesigner，公众号：FindKeyPython每日一谈｜No.25.实例.6-Life.2-Python-生成密码 我思考了一下，这样保密性虽然很强 但是他不道德,你反正肯定记不住，我也记不住 'g63wN4d69$65g11' 而且你保存这个密码到文件中，再给文件加密还是弱密码 基本等于没用 那么怎么拿到一个比较好记的强密码呢 其实我觉得需要满足三个问题 1.常用单词组合，满足记忆 2.足够强，防止破解 3.在不同的平台上，有不同的形式，防止厂家泄漏隐私 先考古 看下常用的
一、我们需要第三个OS：FirefoxOS吗？ Firefox(火狐浏览器)的开发公司Mozilla表示将停止iOS的版本的火狐浏览器的开发，原因是苹果有太多限制，未来的主要精力将放在Android平台上。 Firefox有这个底气，与其本身也已推出FirefoxOS操作系统不无关系。但是我们真的需要第三个操作系统吗？我不需要。只有运营商和终端厂家需要 。FF OS的差异化是HTML5的WEB OS。只有网络足够发达，这个OS才有价值。现在我们只需要安卓（开放的，中高低端）和IOS（苹果，高端）。
Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。
成立不到三年，用户早已超过一亿，商品种类超过30万种，估值达到100亿美元，这听上去又是一个电商独角兽的神话故事。但是，拼多多的成长史，远比你想象的还要精彩 2016年4月，日订单量30-40万，月GMV过2亿； 2016年9月，黄峥放弃拼好货自营模式，拼多多与拼好货合并； 2017年3月，日订单量大几百万，月GMV跨过20-30亿； 2015年9月拼多多上线； 2016年7月，日订单量百万级，月GMV过4-5亿； 2016年10月，日订单量小几百万 2017年10月，日订单量跨过千万，月GMV跨过100
学习Python，那么配置Python环境变量一定是必不可少的，本人小白，就以小白的身份说一下如何安装和配置环境变量吧!（相信不会有大佬看这个的…）
今天借腾讯云+社区这个机会，给大家简单分享下美团数据的简易获取教程，希望小小白们也可以学会这招，下次再有人找你要数据的时候，你就可以拍腿板跟她说，让我来！
你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。
现在的职场竞争越来越激烈，不学上一两门新技能，保持自己知识更新，很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语，有些人选择学习职场上为人处事的能力。
这篇文章解释了如何在Mac OS X中安装Python 3，包括Mavericks和Yosemite。如果要清理安装Python 2.7，请查看此帖子。你也可以同时安装！? 它还展示了如何在Pytho
在默认情况下，我发现 Pop!_OS 的应用启动器超级方便。但是，并不是每个 Linux 发行版都提供开箱即用的应用启动器。
运行平台：Windows 10 Python版本：Python 3.6.1 Scrapy版本：Scrapy 1.4.0 IDE：Sublime text3 浏览器：chrome
每一个项目就算业务接近或类似，你遇到的人或者事情都有可能是变化的，你有没有形成一套自己的处事原则或者方法，还是自己就充当工具人，记住职场的工具人一定是自己定义的，如果你在持续的改进和思考，你就不会是工具人，是不是工具人只跟你自己有关。你没有去主动梳理每个项目的痛点和改进点，那就不会形成自己的结构化体系。当你自己再去梳理简历时，如果你会发现过往的经历真的不值一提，这时候你会觉得这几年真正成长了。怕的是简单的工作不屑于思考，难的工作又一团乱麻，找不到头绪这对打工人来说是一件比较可怕的事情。
在美团，为了保证单子质量，需要对上单系统创建的每一个产品进行审核。为了提高效率，审核人员积累提炼出了一套关键词库，先基于该词库进行自动审核过滤，对于不包括这些关键词的产品信息不再需要进行人工审核。因此，如何在页面中快速的检测是否包含了这些关键词就变得非常重要。
Lobe由一家位于美国旧金山的创业公司打造，其发明者认为，建立深度学习模型是一个非常缓慢且复杂的过程，其中最难的地方是找到一个起点，可供学习的语言有很多，甚至当你准备好的时候，很难想象并理解自己到底要做什么。这就是他们创建Lobe的原因，它可以让来自不同背景和专业的人用深度学习进行发明创造。
本文算是《日久见人心：论建模用户长期兴趣的几种姿势》一文的后续。主要是近期读了美团2022年的新论文《Sampling Is All You Need on Modeling Long-Term User Behaviors for CTR Prediction》有感而发。结合阿里之前ETA的工作，我感到在用户长行为序列建模这一领域，SimHash有望取代Attention，成为新的主力建模工具。本文通过梳理长行为序列建模的发展脉络，对比阿里ETA与美团的SDIM在利用SimHash时的异同，帮助读者快速了解这个建模用户长期序列的新范式。
该文有大约175,000个单词，分为42章。我在网上找到了这本书的原始文本版本并开始工作。
为进一步提升Python IDLE可操作性，本文介绍如何在windows操作系统下默认使用python自带的IDLE编辑器关联后缀名为.py的文件。
原文链接，https://matklad.github.io/2021/05/31/how-to-test.html
在Linux操作系统中，一段C程序从被写下到最终被CPU执行，要经过一段漫长而又复杂的过程。下图展示了这个过程
Basic Combined Programming Language(BCPL)
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