@AspectJ可以使用切点函数定义切点，还可以使用逻辑运算符对切点进行复合运算得到复合切点。
2021年11月11日，Science杂志发表文章，对AI在预测蛋白质复合物结构方面的新进展进行了介绍和分析。
本节我们将介绍数据图的各种增强与扩展，包括「模式」（schema）、「身份」（identity）和「上下文」（context），它们为知识的聚合提供了额外的结构。从现在开始，我们用「数据图」（data graphs）指代通过节点和边表示的数据集合，具体形式为上一节提到的任意一种模型；用「知识图谱」（knowledge graphs）指代一个通过模式、身份、上下文、本体（规则）进行过潜在增强的数据图。这些额外的表示可能直接嵌入到数据图中，也可能分层叠加在其之上。本章节将专注于模式、身份和上下文，关于本体与规则会在第四节中讨论。
你好，我是猫头虎博主。今天，我将向大家介绍Spring MVC框架，它是Java企业级应用开发的重要框架之一。Spring MVC以其高效、强大和灵活性而闻名，尤其在处理大规模项目时显得尤为突出。通过本文，你将学到Spring MVC的基本概念、配置和应用，同时我们将探讨一些实际的示例来更好地理解和使用这个框架。对于希望深入研究Java Web开发的读者来说，这将是一个宝贵的资源。
欢迎来到本篇详细解释 MVC（Model-View-Controller）设计模式的教程。MVC 是一种用于组织应用程序的设计模式，有助于将应用程序分成不同的部分，以提高代码的可维护性和可扩展性。在本文中，我们将深入研究 MVC 模式，了解如何在 Java JSP 中实现它，并通过示例演示实际应用。
在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
近年来，复合材料 (composite material) 这个词用得多了起来。那么什么是复合材料呢？简单说，复合材料是由两种或多种不同的的材料组合而成的材料。其中的一种材料作为基体，其它的材料作为增强相，基体通常是连续的，增强相可以是颗粒、纤维、层板。可以认为增强相是镶嵌在基体里的。这种组合成的材料的性质与它的任何一种成分的材料都显著不同。 复合材料中各种材料在性能上互相取长补短，产生协同效应，使复合材料的综合性能优于原组成材料而满足各种不同的要求。复合材料较以往的材料能够具有许多优点：高的强度重量比、高
建模是多年来在软件开发中开展的一项活动。在使用最简单的语言编写应用程序到最强大和最复杂的语言时，您仍然需要建模。建模可以像绘制列出应用程序执行的步骤的流程图一样简单。为什么我们使用建模？定义模型可以更容易地将复杂的应用程序或庞大的系统分解为可以单独研究的简单，离散的部分。我们可以更容易地关注系统的较小部分，然后理解“大局”。因此，建模背后的原因可以概括为两个词：
大家好,本文给大家简单介绍一下Elastic-Job 是如何自定义标签与与Spring 依赖注入无缝整合
从本节开始，我要学习在Spring生态体系中我们必须掌握的Web应用框架 Spring MVC。
本文将通过<reg:zookeeper/>来讲解如何在Spring中自定义标签，其中更是包含了ElasticJob的启动入口。
设计模式是解决特定问题的优雅和可重用的软件设计解决方案。它们有助于提高我们的代码的可维护性、可读性和可测试性。本篇博文将会介绍一种结构型设计模式：组合模式 (Composite Pattern)，并演示如何在C#中实现它。
第三篇：更新异常与规范化设计 前言 在前两篇中，主要讲了ER建模和关系建模。在具体分析如何用数据库管理软件RDBMS(Relational Database Management System)实现这些关系前，我想有必要思考下面这个问题： 问什么要这么麻烦？为什么又是ER建模又是关系建模的？ 本篇的出发点就是回答这个问题。然而某种程度上，也是回答另一个本质性的问题：为什么要有数据库？ 更新异常 数据库的四大操作：增，删，改，查中，除了查，其他三个都可归为更新操作。而总的来说，ER建模和关系建模的目的，就是为
不知你是否注意过：查看页面时，随着页码的增加，翻页的速度也会随之变慢？应用程序设计人员虽然经常处理这个问题，但该问题依然存在。对此，有什么解决方案吗？我们可以使用一种灵活、易用的数据模型，MongoDB就是理想的解决方案，它提供强大的数据建模方法，使分页变得快速、高效。今天，我们就来探索在大量数据的前提下如何快速简单分页的问题。
本章的目的是学习结构模式。结构模式是通过利用对象和类之间的关系来创建复杂结构的模式。大多数结构模式都是基于继承的。在本章中，我们将只关注以下 GOF 模式：
在软件开发的世界里，我们经常需要管理复杂的项目结构，而 Maven 作为一位得心应手的构建工具，为我们提供了一项强大的技能——分模块构建。这不仅使项目更有组织性，还有助于团队协作，让每个模块都能够发挥自己的特长。本文将揭秘 Maven 分模块构建的神秘面纱，让你从小白到大师，轻松驾驭这一技能。
Abaqus/CAE是Abaqus的前后处理器，具有几何体建模、模型装配、定义材料性质、定义约束和接触、网格划分、后处理过程自动化等功能。具备Patran、Hepermesh等专用前后处理程序功能。此外，便于开发流程化环境。几何体建模模型装配定义材料性质定义约束和接触网格划分后处理过程自动化。
不允许对数据做任何修改，不允许新建表、新建列、修改数据格式、按列排序等操作，也不允许设置自动日期智能：
2016 年，我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文（一、二）。在这两篇博文中，我们介绍了 Schemaless 的设计，并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
基于结构的药物设计中一项重要的任务是预测配体在靶体口袋中的结合姿态，然而当前已报道的打分函数通常受限于精度，或是局限于单一的输出，比如仅预测构象姿势的偏差（RMSD），结合强度（pKd）或是基于残基-原子间距离分布的统计势。本文介绍的是近期发表在国际知名生物信息学期刊《Briefings in Bioinformatics》上的一篇题为《A New Paradigm for Applying Deep Learning to Protein-Ligand Interaction Prediction》的研究论文。该论文提出了一种同时预测蛋白质-配体复合物结合强度及配体结合姿态偏差RMSD的打分框架IGModel。论文的第一作者是智峪生科助理研究员王泽琛（山东大学物理学院博士在读），共同通讯作者是郑良振博士（智峪生科-深圳先进院联合实验室）和李伟峰教授（山东大学物理学院）。
软件架构演化是对架构 修改和完善 的过程，为了适应环境变化 纠错性修改和完善的修改 等，不断迭代的过程。
数据建模是现代数据工作流中的一个关键步骤，其目的是将原始数据组织成方便、高效的形式。如果一个可用的数据集易于访问，数据分析师和科学家将发现他们的工作更加容易。更快的分析和预测将导致更快的商业决策洞察力。
最近复旦放出了一篇各种Transformer的变体的综述（重心放在对Transformer结构（模块级别和架构级别）改良模型的介绍），打算在空闲时间把这篇文章梳理一下：
本文介绍由美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院系统生物学系系统药理学实验室的Mohammed AlQuraishi等人发表于Nature Methods 的研究成果：研究人员报道了可微程序与分子和细胞生物学结合产生的新兴门类：“可微生物学”。本文作者介绍了可微生物学的一些概念并作了两个案例说明，展示了如何将可微生物学应用于整合跨生物实验中产生的多模态数据，解决这一存在已久的问题将促进生物物理和功能基因组学等领域的发展。作者讨论了结合生物和化学知识的ML模型如何克服稀疏的、不完整的、有噪声的实验数据造成的限制。最后，作者总结了它面临的挑战以及它可能扩展的新领域，可微编程仍有很多可发挥的空间，它将继续影响科技的发展。
自第一个SARS-CoV-2基因组发布以来已经一年了，它为科学家提供了关于其蛋白质的关键知识。由于全世界科学家前所未有的实验努力，现在已经获得了关于大多数SARS-CoV-2蛋白质的结构知识，确定了它们的三维(3D)形状。也许更关键的是关于蛋白质复合体的结构知识，这些复合体是病毒运作的基础。实验性蛋白质结构被解决的几个月前，几个小组的计算工作为研究人员提供了病毒蛋白质的精确三维模型，以及它们彼此之间和与宿主蛋白质之间的物理相互作用。这种三维分子信息有助于基础研究，以了解病毒进入和复制背后的机制，也有助于基于结构的药物设计，以确定新的抗病毒靶标，或在疫苗开发中，研究新的突变对抗原-抗体结合的影响。鉴于新的病毒大流行不是 "是否"，而是 "何时 "会出现，了解计算建模方法是否能促进病毒蛋白及其基本复合体的结构特征至关重要。经过结构生物学界一年来的深入研究，已经积累了足够的数据来评估计算建模工作对理解病毒结构性质的影响。
2022年5月30日，来自韩国首尔国立大学生物科学学院的Martin Steinegger和哈佛大学FAS科学部的Sergey Ovchinnikov等人在Nat Methods杂志发表文章，介绍了一个快速和易于使用的蛋白质结构预测工具ColabFold。
本文档为数据建模与设计部分笔记，思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
schema是元数据的一个抽象集合，包含一套 schema component: 主要是元素与属性的声明、复杂与简单数据类型的定义。这些schema component通常是在处理一批 schema document时被创建。
来源：AI科技评论本文共5100字，建议阅读15分钟本文通过微分几何学和代数拓扑学的视角讨论图神经网络系列的部分内容。 图形神经网络（GNNs）通常将其计算图与输入图的结构相一致。但是，图是 GNN 的正确计算结构吗？最近的一系列论文挑战了这一假设，用来自代数拓扑学领域的更普遍的对象取代了图，这提供了多种理论和计算优势。 本文由Cristian Bodnar 和Fabrizio Frasca 合著，以 C. Bodnar 、F. Frasca 等人发表于2021 ICML《Weisfeiler and Le
图形神经网络（GNNs）通常将其计算图与输入图的结构相一致。但是，图是 GNN 的正确计算结构吗？最近的一系列论文挑战了这一假设，用来自代数拓扑学领域的更普遍的对象取代了图，这提供了多种理论和计算优势。 作者 | Michael Bronstein等人 编译 | 黄楠 、bingo 编辑 | 陈彩娴 本文由Cristian Bodnar 和Fabrizio Frasca 合著，以 C. Bodnar 、F. Frasca 等人发表于2021 ICML《Weisfeiler and Lehman Go Top
如下图，“复合状态2”即为复合状态，内部的“状态2-1”、"状态2-2"为子状态。
SOAP、WSDL、XML Schema 已经可以完成点到点的调用，但点到点的调用不能完全发挥面向服务的特点
域驱动设计(DDD)是关于将业务域概念映射到软件构件的。关于这个主题的大多数文章和文章都是基于Eric Evans的《领域驱动设计》一书，主要从概念和设计的角度覆盖了领域建模和设计方面。这些文章讨论了DDD的主要元素，如实体、价值对象、服务等，或者讨论了泛在语言、有界上下文和反腐败层等概念。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 今日，《Science》杂志以封面专题的形式发表了 5 篇论文，共同展现了通过 AI 技术来揭示人类和非洲爪蟾的核孔复合体（NPC）结构。 开始正文之前，我们先来看一张图片，在下图中，很明显可以看出，图的右半部分所代表的信息更加丰富，结构也更清晰。而左半部分 2016 年的图，则结构较为单一，代表的信息比较少： 其实上面展示的是核孔复合体（NPC）图像。核孔复合体，由约 1000 个蛋白质亚基组成，担负着真核生物细胞核与细胞质之间繁忙的运输大分子的任务，也是其连接胞质和细胞
来源：机器之心本文约2400字，建议阅读5分钟本文介绍了《Science》杂志封面专题发表的5篇论文。 近日，《Science》杂志以封面专题的形式发表了 5 篇论文，共同展现了通过 AI 技术来揭示人类和非洲爪蟾的核孔复合体（NPC）结构。 开始正文之前，我们先来看一张图片，在下图中，很明显可以看出，图的右半部分所代表的信息更加丰富，结构也更清晰。而左半部分 2016 年的图，则结构较为单一，代表的信息比较少： 其实上面展示的是核孔复合体（NPC）图像。核孔复合体，由约 1000 个蛋白质亚基组成，担负
今天为大家介绍的是来自陈语谦教授团队发表在Journal of Chemical Theory and Computation的论文，“Equivariant Flexible Modeling of the Protein−Ligand Binding Pose with Geometric Deep Learning”，博士生董铁君为第一作者。该文提出了一种新的AI驱动的蛋白-小分子复合物结构柔性建模方法FlexPose，可准确高效的预测复合物结构、亲和力及模型置信度。模型采用标量-矢量二元特征表示和 SE(3)-等变网络，以端到端动态建模复合物结构；同时提出构象感知的预训练和弱监督学习策略提高模型在未见过的化学空间中泛化性。在PDBbind，APObind数据集上的评估显示，在涉及蛋白质构象变化的任务中，模型的精度和效率大幅高于传统的分子对接及近期基于AI的方法。在基于数据集相似性的评价中，两个构象感知策略很大程度上提高了模型在低相似性化学空间中的性能。此外模型预测的亲和力及置信度估计为后续的药物研发提供了有效直接的参考。
今天为大家介绍一篇发表在nature communications上的论文，“Harnessing protein folding neural networks for peptid-protein docking”. 文章证明AlphaFold2除了能够进行结构预测之外，还可以快速准确地模拟多肽-蛋白质相互作用。在不需要多肽的多序列比对信息的情况下，作者应用AlphaFold2成功建模出多肽-蛋白质复合体，并且还可以处理配体结合诱导的受体构象变化。
在MongoDB中，数据模型是非常重要的，它可以直接影响到数据库的性能和可扩展性。在本文中，我们将介绍如何设计MongoDB数据模型，并创建索引来提高查询效率。
知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）目前在学习知识图谱（KG）中的知识表达上具有很强的能力。在以往的研究中，很多工作主要针对单个三元组（triplet）建模，然而对 KG 而言，三元组间的长链依赖信息在一些任务上也很重要。
数据库需求与ER建模 前言 在数据库建设过程中，哪一步最重要？绝大多数资料会告诉你，是需求分析阶段。这一步的好坏甚至直接决定数据库项目的成败。 需求分析阶段，也被称为ER建模(entity-relationship modeling)阶段，也常被称为需求可视化，概念建模等。这一阶段数据库系统开发人员将协同需求方以ER图的方式对业务需求进行可视化展现。 本文将详细介绍(陈氏)ER符号体系，并在其中穿插一些具体实例讲解。 基本概念 1. 实体(entity) 实体表示客观世界中的众多概念，比如：人，地点，事件等
有时，机器学习模型的可能配置即使没有上千种，也有数百种，这使得手工找到最佳配置的可能性变得不可能，因此自动化是必不可少的。在处理复合特征空间时尤其如此，在复合特征空间中，我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合，然而，在scikit-learn中，我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。
就在8月6日，抖音宣布启动首个平台级电商大促活动“奇妙好物节”，以“达人为你挑好物”为主题，推出一系列丰富的“短视频+直播”的带货玩法。
相对于其它模式，Flyweight模式在PHP实现似乎没有太大的意义，因为PHP的生命周期就在一个请求，请求执行完了，php占用的资源都被释放。我们只是为了学习而简单做了介绍。
第二篇：数据库关系建模 前言 ER建模环节完成后，需求就被描述成了ER图。之后，便可根据这个ER图设计相应的关系表了。 但从ER图到具体关系表的建立还需要经过两个步骤：1. 逻辑模型设计 2. 物理模型设计。其中前者将ER图映射为逻辑意义上的关系表，后者则映射为物理意义上的关系表。逻辑意义上的关系表可以理解为单纯意义上的关系表，它不涉及到表中字段数据类型，索引信息，触发器等等细节信息。 本文将详细介绍前者。确切来说，也就是ER模型到逻辑关系表的映射是如何完成的。 基本概念 在开始进行ER模型到逻辑关系表的
研究人员报告说，他们已经使用虚拟现实（VR）作为设计药物的新方法，并了解普通药物如何在分子水平上起作用。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Apache Cassandra 的 Spring 数据教程二（Spring中国教育管理中心）
和通过切点函数绑定连接点信息不同，连接点抛出的异常必须使用AfterThrowing注解的throwing成员进行绑定
打开 Tomcat/conf/server.xml 添加 URIEncoding="UTF-8"
设计线程安全的类： 在设计线程安全类的过程中，需要包含以下三个基本要素： 找出构成对象状态的所有变量； 找出约束状态变量的不变性条件； 建立对象状态的并发访问管理策略。 要分析对象的状态，首先从对象的域开始。如果对象中所有的域都是基本类型的变量，那么这些域将构成对象的全部状态。如果对象的域中引用了其他对象，则该对象的域包含被引用对象的域。 同步策略定义了如何在不违背对象的不变性条件和后验条件的情况下对其状态的访问操作进行协同。同步策略规定了如何将不可变性、线程封闭与加锁机制等结合起来以维护线程的安全性
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