其主要采用了蛋白质中的MESH网格表示方法，如下图中的MESH MESH指的是分子表面的网格化表示，通常是一个离散化的三维网格。...然后使用pymesh将蛋白质网格下采样和规则化到1.0Å的分辨率（优化MESH）。在蛋白质网格上直接计算几何和化学特征。...然后，每个像素乘以相应的可学习滤波器值并将结果求和。...相比之下，最佳表现的方法ZDock+ZRank2 仅在螺旋集中将6个case识别为得分最高的结果，在非螺旋集中将21个case识别为得分最高的结果。...MaSIF-seed提供了7,713个bindind seed，其中有两个显著特征： 接触表面不含有具有强结合热点特征的残基（如大的疏水残基） 结合种子在螺旋片段的两个不同方向上具有等效分布，其结合在彼此相距
丰富的预制组件：Bootstrap 提供了大量的预制组件，如导航栏、卡片、模态框等，使得开发者可以轻松实现复杂的UI设计。...通过在项目的配置文件中指定要处理的内容和自定义主题，然后通过插件来扩展功能，你可以开始使用 Tailwind 提供的实用类来编写 CSS。...如何在项目中集成 Foundation 通过如下示例代码，可以看到如何在 React 项目中使用 Foundation： import { Menu, MenuItem } from 'react-foundation...组件化：如导航栏、模态框、标签页等，Bulma 提供了丰富的组件库，方便开发者快速实现常见的 UI 功能。...预设计的组件：UIKit 包含了大量预设计的组件，如导航栏、滑块、模态框等，简化了开发流程。
以容器、服务网格、微服务、Serverless 为代表的云原生技术，带来一种全新的方式来构建应用。笔者是一名云原生狂热信徒，长期以来我都不知道该怎么整理自己的收藏夹。...dns-discovery : 默认情况下，Istio 服务网格内的 Pod 无法与集群外的 URL 通信，如果想与集群外的 URL 通信，你必须显式地为每个 URL 创建相应的 Service Entry...krontab : 如果你想在 Kubernetes 中创建一个 Cronjob，你得先编写一个 YAML 文件，然后再 apply 一下。...Kubernetes Operator 最佳实践 : Openshift 写的一篇关于开发 Operator 的最佳守则，从 Operator 的主要精髓介绍，如 Operator 会 watch Master...Cloud Native DevOps with Kubernetes : 本书向开发人员和运维人员展示了如何在云原生环境中将行业标准 DevOps 实践应用于 Kubernetes。 ?
定理的主要内容是： 对于任何在闭区间上定义的连续函数和任意的误差 ，都存在一个具有至少一个隐藏层的前馈神经网络，可以找到一组权重和偏置，使得该神经网络的输出函数在整个定义域内与目标函数的最大偏差小于 。...文中关于 KAN 层的公式表达在公式2.5： 描述了如何在第 l 层和第 l+1 层之间进行计算，即下一层的每个节点的激活值是当前层所有节点输出通过相应的一维函数处理后的总和。...KAN理论提出，由于其结构允许将高维函数有效地分解为多个一维函数，因此能够在参数效率方面实现更好的缩放律。...再然后文中也对 UAT（Universal Approximation Theorem） 和 KAT（Kolmogorov-Arnold Theorem）进行了对比： 参数效率：KAT提供了一种更加参数高效的方式来构造网络...在机器学习任务中，期望将 KANs 集成到当前的体系结构中，比如 transformers 变成 "kansformers",在transformers中将MLPs替换成KANs。
如果我们把这个过程分解为多次训练和验证测试，每次训练和评估我们的模型都是在不同的数据子集上，最后在多次评估中观察模型的平均表现会怎么样呢?这就是K-fold交叉验证背后的想法。...': rf_bootstrap} 首先，我们为要优化的每个超参数创建一个可能的取值列表，然后使用上面所示的带有键值对的字典来设置网格。...生成的网格如下所示： ? 顾名思义，随机网格搜索交叉验证使用交叉验证来评估模型性能。...因此，随机网格搜索CV总共将要训练和评估600个模型（200个组合的3倍）。由于与其他机器学习模型（如xgboost）相比，随机森林的计算速度较慢，运行这些模型需要几分钟时间。...我们使用上一部分中找到的超参数，然后比较模型在测试集上的表现。
我通常从逻辑回归模型作为基准开始，然后尝试使用更复杂的算法。 由于其简单性以及可以相对容易和快速地实现的事实，逻辑回归是一个很好的基准可以使用它来衡量其他更复杂算法的性能。...在本文中将讨论两种最广泛使用的技术： 标签编码 One-Hot 编码 标签编码 标签编码是一种用于处理分类变量的流行编码技术。在这种技术中，每个标签都根据字母顺序分配一个唯一的整数。...让我们看看如何在 Python 中实现 one-hot 编码： # importing one hot encoder from sklearn from sklearn.preprocessing...使用 Scikit-Learn 的 RandomizedSearchCV 方法，我们可以定义超参数范围的网格，并从网格中随机采样，对每个值组合执行 K-Fold CV。...为了使用网格搜索，我们根据随机搜索提供的最佳值创建另一个网格: from sklearn.model_selection import GridSearchCV # Create the parameter
我试图尽可能地使用大多数开放源码技术，但是在某些情况下，利用商业产品（如Apigee和Cloudflare）是有意义的，因为从成本和协调的角度来自己构建这些功能可能并不值得。...Pratik Jain：部署一个微服务平台 （可点击放大） 我们可以将整体架构主要分解为4层，以隔离平台的关键角色和职责。...内部架构包括3个关键组件： a.服务网格架构 （Service mesh Architecture） 服务网格的两个主要目标是，洞察以前不可见的服务通信层，并完全控制所有微服务通信逻辑，如动态服务发现...第一层是您的数据编排服务，其次是领域功能服务，然后是更细粒度的数据和功能服务。...4、平台管理架构 （Platform Management Architecture） 定义了如何管理平台，着眼于您的内部团队和构建平台所需的各种功能，以及如何在生产环境中部署和监视相关服务。
我通常从逻辑回归模型作为基准开始，然后尝试使用更复杂的算法。 由于其简单性以及可以相对容易和快速地实现的事实，逻辑回归是一个很好的基准可以使用它来衡量其他更复杂算法的性能。...在本文中将讨论两种最广泛使用的技术： 标签编码 One-Hot 编码 标签编码 标签编码是一种用于处理分类变量的流行编码技术。在这种技术中，每个标签都根据字母顺序分配一个唯一的整数。...让我们看看如何在 Python 中实现 one-hot 编码： # importing one hot encoderfrom sklearn from sklearn.preprocessing import...使用 Scikit-Learn 的 RandomizedSearchCV 方法，我们可以定义超参数范围的网格，并从网格中随机采样，对每个值组合执行 K-Fold CV。...’: bootstrap}pprint(random_grid){‘bootstrap’: [True, False],‘max_depth’: [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70,
比如，前面描述的系统可被分解为： ? 每个业务逻辑都被分解为一个微服务，微服务之间通过REST API通信。一些微服务也会向终端用户或客户端开发API接口。...它将单体应用分解为一组服务。虽然功能总量不变，但应用程序已被分解为可管理的模块或服务。这些服务定义了明确的RPC或消息驱动的API边界。微服务架构强化了应用模块化的水平，而这通过单体代码库很难实现。...我们只需更改相应的模块，然后一次性部署即可。但是在微服务架构中，我们需要仔细规划和协调每个服务的变更部署。我们需要先更新C，然后更新B，最后更新A。 部署基于微服务的应用也要复杂得多。...gRPC：Linkerd支持HTTP/2和TLS，允许它路由gRPC请求，支持高级RPC机制，如双向流，流程控制和结构化数据负载。...Istio目前仅支持在Kubernetes上的服务部署，但未来版本中将支持其他环境。 Istio提供了一个完整的解决方案，通过为整个服务网格提供行为洞察和操作控制来满足微服务应用程序的多样化需求。
本文将详细介绍如何在 Spring Boot 项目中实现 MySQL binlog 监听、数据变更处理，并通过 Bootstrap UI 动态展示变化效果，提供一个完整的解决方案。...监听到的事件会被添加到一个 LinkedBlockingQueue 中，这样我们可以在 Controller 中将这些数据展示到前端页面。通过 TableMapEventData 来获取表的映射关系。...WriteRowsEventData 实际上是通过 TableMapEventData 事件获得表 ID，然后使用这个 ID 来查找表名。...WriteRowsEventData：在插入数据（INSERT）事件发生时，我们从 tableIdToNameMap 中获取表名（通过 getTableId() 获取表 ID），然后记录插入的行数和表名...在前端，我们使用了 Bootstrap UI 组件，如卡片、按钮和模态框，创建了一个用户友好的界面。
也许有的属性可以分解为多个新的值（比如类别，日期或字符串）或者属性可以聚集起来代表一个事件（如一个计数，二进制标志或统计信息） 上面这些工作的期待结果是：你应该得到数据集的一批新视角和新版本。...网格搜索。哪些参数可以使用网格搜索？也许有一些标准超参数网格值，你可以拿来赋值，从而发现好的参数设置，重复这一过程，不断精调网格。 最优化。那些参数可以优化?...也许有一些参数，如结构或者学习率，可以用直接搜索程序（如模式搜索）或随机优化（如遗传算法）来调整。 交替实施。算法有哪些其他的实施？也许其中的一个交替实施方法可以在同样的数据上得到更好的结果。...也许你可以创造训练样本的多个子样本来训练一个性能良好的算法，然后把结果组合起来。...这叫做自助聚集（bootstrap aggregation）或者bagging，当各个模型的预测都很高明而方法各异（不相关）时，效果最好。 纠正预测。你是否可以纠正性能良好模型的预测？
也许有的属性可以分解为多个新的值（比如类别，日期或字符串）或者属性可以聚集起来代表一个事件（如一个计数，二进制标志或统计信息） 下一步：你可以用预测性模型算法评估它们每一个的价值。 ? 2....网格搜索。哪些参数可以使用网格搜索？也许有一些标准超参数网格值，你可以拿来赋值，从而发现好的参数设置，重复这一过程，不断精调网格。 最优化。那些参数可以优化?...也许有一些参数，如结构或者学习率，可以用直接搜索程序（如模式搜索）或随机优化（如遗传算法）来调整。 交替实施。算法有哪些其他的实施？也许其中的一个交替实施方法可以在同样的数据上得到更好的结果。...也许你可以创造训练样本的多个子样本来训练一个性能良好的算法，然后把结果组合起来。...这叫做自助聚集（bootstrap aggregation）或者bagging，当各个模型的预测都很高明而方法各异（不相关）时，效果最好。 纠正预测。你是否可以纠正性能良好模型的预测？
因此，在本教程中将其关闭。你可以通过在照明设置中将环境强度降低到零来实现。然后仅启用主方向光。在场景视图中找到一个好的视角，以便在四边形上可以有一些光差异。 ? ?...如何在其中包括高度数据？ 最傻的方法是在标准化之前将高度用作法线的Y分量。 ? ? （使用高度当做法线） 从结果看，这是行不通的，因为归一化会将每个向量都转换回（0，1，0）。...添加所需的变量，然后将插值器填充到顶点程序中。 ? 现在，当我们需要主UV时，应该使用i.uv.xy而不是i.uv。 ? 将细节纹理分解为反照率。 ? ? ?...每次绘制gizmos时，请从游戏对象的mesh filter中获取网格，然后使用它来显示其切线空间。当然，这仅在实际存在网格的情况下有效。抓住shadedMesh，而不是网格。...然后，你就需要创建特定于该对象的网格物体资产的本地副本。这就是为什么MeshFilter.mesh创建副本的原因。 ? 首先，我们将显示法线向量。从网格获取顶点位置和法线，然后使用它们绘制线。
我们可以通过使用网格搜索过程来自动化评估ARIMA模型的大量超参数的过程。 在本教程中，您将了解如何使用Python中的超参数网格搜索来调整ARIMA模型。...如何在标准单变量时间序列数据上应用ARIMA超参数优化。 扩展更精细和强大的模型程序的思路。 让我们开始吧。...这种方法涉及以下步骤： 将数据集分解为训练集和测试集。 按测试数据集中的时间序列进行预测。 训练一个ARIMA模型。 做一个一步的预测。 存储预测结果; 获取并存储实际观察结果。...我们可以在Python中将其实现为一个新的独立函数，名为evaluate_arima_model（），它将时间序列数据集作为输入，以及具有p，d和q参数的元组作为输入。...这可以更改为另一个样本外统计量，样本统计量，如AIC（Akaike information criterion）或BIC（Bayesian Information Criterion），或两者的组合。
它允许在单个管道中将超参数调整和特征选择与梯度提升模型相结合。它支持网格搜索或随机搜索，并提供排序特征选择算法，如递归特征消除 (RFE) 或 Boruta。...然后我们尝试在优化参数的同时使用默认的基于树的特征重要性来操作标准 RFE。最后，我们做同样的事情，但使用 SHAP 选择特征。...我们展示了一个应用程序，其中我们使用了网格搜索和递归特征消除，但随机搜索和Boruta是其他可用的选项。我们还看到了如何在传统特征重要性方法缺乏性能的情况下使用SHAP功能改进选择过程。
根据给定的位置和半径，我们可以找到所有相邻的网格，然后查询这些网格以找到附近的位置。 image.png 让我们假设GridID（一个四字节的数字）将唯一地标识系统中的网格。 合理的网格大小是多少？...这意味着人口稠密的地区，如旧金山市中心，将有大量的网格，人口稀少的地区，如太半洋将有较大的网格，只有在海岸线周围的地方。 什么数据结构可以保存这些信息？每个节点有四个子节点的树可以达到我们的目的。...我们将从一个节点开始，它将在一个网格中代表整个世界。由于它将有500多个位置，我们将把它分解为四个节点，并在它们之间分配位置。我们将继续对每个子节点重复这个过程，直到没有超过500个位置的节点。...我们将如何在我们的系统中插入一个新的位置？ 每当用户添加新位置时，我们都需要将其插入数据库以及四叉树中。...然后，聚合器服务器可以在不同分区返回的所有位置中确定前100个位置。 请记住，我们构建的系统并不是为了频繁更新place的数据。有了这个设计，我们如何在四叉树中修改一个地方的受欢迎程度？
示例代码展示了如何构建和启动SourceProxy，并处理Bootstrap请求。...diagnostics 发布 Azure.Messaging.EventGrid_4.30.0 · Azure/azure-sdk-for-net 文章、幻灯片等 在 Fluent UI Blazor 的数据网格中添加...使用 Fluent UI Blazor 创建具有类似 Excel 的筛选和排序功能的数据网格 https://qiita.com/spc_rtakei/items/62526d2ffe44d3b5165a...使用受保护的本地存储 (Blazor Server) https://zenn.dev/tetr4lab/articles/abff9239c12028 了解如何在 Blazor 中将数据保存到浏览器的本地存储...我想在 .NET 中将表情符号代码转换为 Unicode 表情符号
3 个步骤要点： 要展示的对象设置为 output 元素，如 output$hist。 通过 render* 函数生成要展示的元素。 通过 input$xx 使用来自 UI 的输入。 ? ? ? ?...p11：使用 isolate() 隔离响应表达式 如何在不更新图的情况下更新标题呢？这就需要使用 isolate() 了。 isolate() 创建一个非响应对象（看作 R 常规值）。...如果要在网格布局中添加元素，只需要将元素当作参数传入即可。 ? ? ? ? ? ? p19：组合仪表盘 仪表板，即 panel，将多个 HTML 元素组装为带有属性的独立单元。...tabPanel: 带有独立的页面仪表板，一般与其他的 panel 组合使用，如 tabsetPanel。 tabsetPanel: 将多个标签组合为单个的仪表板。...Shiny 使用的是 Bootstrap 3 CSS 框架。 外部 css 文件应当放在 www 目录下，然后放到 header 部分进行链接。
我在这里是把Bootstrap中的栅格系统叫做布局。它就是通过一系列的行（row）与列（column）的组合创建页面布局，然后你的内容就可以放入到你创建好的布局当中。...下面就简单介绍一下Bootstrap栅格系统的工作原理： 网格系统的实现原理非常简单，仅仅是通过定义容器大小，平分12份(也有平分成24份或32份，但12份是最常见的)，再调整内外边距，最后结合媒体查询...，就制作出了强大的响应式网格系统。...Bootstrap框架中的网格系统就是将容器平分成12份。 你用过媒体查询，或针对移动端的布局/CSS 吗？...自适应是为了解决如何在不同大小的设备上呈现同样的网页（网页的主题和内容不改变） 响应式的概念覆盖了自适应，而且涵盖的内容更多。
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