虽然将自动编码器限制为仅生成有效字符串会更有效，但此后处理步骤是轻量级的，并允许自动编码器更灵活地学习SMILES的体系结构。...然后，这些新的潜在表征可以被解码成SMILES串，在这一点上，它们的特性可以进行经验测试。 3.结果和讨论 3.1分子在潜在空间中的表示 图2：可变自动编码器的采样结果表示。...当将这些生成的SMILES重新编码到潜在空间中时，解码次数最多的也往往是到原始点的欧式距离最小的点，这表明潜在空间的确捕获了与分子相关的特征。 图2c显示了潜伏空间中一些接近布洛芬的分子。...连续的潜在空间允许分子按照其潜在表示之间的最短欧几里得路径进行内插。在探索高维空间时，重要的是要注意，欧几里得距离可能不会直接映射到分子的相似性概念。...对于QM9数据集，由于组合空间较小，因此训练集具有更大的覆盖范围，并且VAE生成分子的总体统计信息与训练数据基本相同。 3.2分子的性质预测 图3：变分自动编码器潜在空间的二维PCA分析。
# 输出结果解释： # 在这个例子中，s1和s2的前半部分（"quick brown fox"）是相同的，但s2还包含额外的单词（"jumps"）。...在某些情况下，如果s1和s2之间存在多个较长的连续公共子串，但没有一个完全覆盖s1，fuzz.partial_ratio只会选择其中一个来计算相似度，而不是所有可能匹配的子串的平均值或最大值。...# 这个函数会将字符串分割成单词（基于空格），然后将单词排序后比较两个字符串的相似度 # 忽略单词的原始顺序，但考虑重复单词 similarity_score = fuzz.token_sort_ratio...# 输出结果解释： # 在这个例子中，s1和s2包含相同的单词，但顺序完全不同。...例如，当两个字符串包含完全不同的句子但恰好包含相同的单词集合时，这个函数会给出较高的相似度得分。因此，在使用时需要结合具体场景和需求进行评估。
编辑距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作数，操作包括插入、删除和替换等。 这是一个非常酷的功能，可以确定两个相关的单词或短语有多相似。...相似度计算可以根据Levenshtein距离来定义，常见的方法包括将Levenshtein距离转换为相似度百分比或者相似度得分等。...此函数将合并所有数组的元素，包括嵌套的数组。在两个或更多数组之间相互合并时，这函数的行为略有不同。...'b', 'c'合并到了结果中，而'a'下的数组'd', 'e'也被合并到到结果中。...数组键名的处理 使用array_merge_recursive()函数时，如果要合并的数组具有相同的字符串键名，则这些数组的元素将合并成一个数组。
0x01 Introductionx 和 х 在你看来是一样的吗？人类可能看它们相同，但大多数自然语言处理系统不同。字符串“123”中有多少个字符？如果你猜100，你是对的。...最简单的编码是将单词映射到数字表示的字典，但这无法对以前看不见的单词进行编码，因此词汇量有限。 N-gram 编码可以提高性能，但会以指数方式增加字典大小，同时无法解决看不见的词问题。...一种常见的策略是在编码之前将单词分解为子词段，因为这可以在许多情况下对以前看不见的单词进行编码和翻译。C....出于具体样本和实验结果的目的，将假设几乎无处不在的 Unicode 编码标准，相信本文结果可推广到任何具有足够大字符和控制序列集的编码标准。...图片2) 同形文字防御：同形文字集通常源于Unicode 包含许多字母表的事实，其中一些字母表具有相似的字符。
如果 maktrans 有两个参数，则两个参数形成映射，且两个字符串必须是长度相等；如果有第三个参数，则第三个参数也必须是字符串，该字符串将自动映射到 None： ?...3.X下的演示过程： ? 2.X使用了string的maketrans函数，而3.X使用了str的maketrans函数，除了这一点，使用方法是基本相同的。...若指定字符串中要删除的字符时，使用就会略有不同，如下： 2.X下的演示过程： ? 3.X下的演示过程： ?...str.partition(sep) --> (head, sep, tail) 根据指定的分隔符将字符串进行分割（返回一个3元的元组，第一个为分隔符左边的子串，第二个为分隔符本身，第三个为分隔符右边的子串...str.upper() -->String 将字符串所有字母变为大写，会自动忽略不可转成大写的字符。 ?
而无权有向图最长路径中 q-t的最长路径是是q-r-t 但 q-r缺不是q-r的最长路径 q-s-t-r是一条更长的路径 所以无权有向图最长路径不具有最优子结构 2、关于动态规划的另一个要点便是思考稍小的子问题和下一个子问题间是如何转化的也就是如何定义状态转移方程...p( i ) ：以i结尾的最长回文串 我们会发现我们用子问题无法表示出p(i+1) 我们重新考虑一下原问题 最长连续回文串 如果用另一种方式来重新定义这个问题 已知字符串 S[0,n] 求回文传...3、求最长连续回文串: 给出一个字符串S，求最长的连续回文串，例如串 babcbabcbaccba 最长回文是:abcbabcba 4、字符串相似度： 把两个字符串变成相同的基本操作定义如下： 1...把这种操作需要的次数定义为两个字符串的距离 L, 则相似度定义为1/(L+1) 即距离加一的倒数。...那么jackbllog和jackblog的相似度为 1/1+1=1/2=0.5 也就是所两个字符串的相似度是 0.5。 给定任意两个字符串，你是否写出一个是否来计算出它们的相识度。
事实证明，所有主要引擎的实现方式都非常相似。 ECMAScript 规范基本上将所有对象都定义为字典，字典的字符串键映射到property attributes。...这些对象具有相同的形状（shape）。...假设我们有一个具有 x 和 y 属性的对象，它使用了我们之前讨论过的字典数据结构：它包含字符串形式的键，这些键指向各自的属性。...如果我们假设以后会看到更多具有这种形状的对象，那么将包含属性名称和属性的完整字典存储在 JSObject 本身就会造成浪费，因为所有具有相同形状的对象都会重复使用这些属性名称。...在这种边缘情况下，JavaScript 引擎会将整个元素备份存储表示为一个字典，将数组索引映射到属性属性。
在切分文件的这一步中就要用到哈希切分了，我们可以将IP进行字符串哈希算法的转换，将其转换为整型，控制映射的范围为0-99，即用转换为整型后的值去%100，那么相同的IP就一定会映射到同一个文件当中，此时每个子文件就相当于一个冲突哈希桶...此时每个子文件中出现次数最多的IP的次数和在大文件中出现的次数是相同的，则我们只需要一个字符串对象，存储当前子文件中出现次数最多的IP即可，然后依次遍历后面的子文件，若次数大于上一个文件中出现次数最多的...即 将字符串通过hashfunc转换为整形后通过除留余数法得到哈希地址，但这样的操作势必会出现哈希冲突，因为字符串是无限的，而整数是有限的，在除留余数得到哈希地址的过程中，肯定会有两个字符串同时映射到相同的哈希地址处...降低误判率就是通过一个字符串通过多个hashfunc映射位图中多个不同的位置，只有多个位置同时为1时才表示存在，有一个为0即表示不存在，这样的方式只能降低误判率，因为有可能多个位置都发生了冲突，两个字符串映射到的三个比特位恰好是相同的...但如果采用计数方式来实现reset，也就是布隆过滤器的删除，会存在一些问题。比如你不小心将某一个字符串多次重复删除，此时计数会进行- -，但如果是0- -呢？有可能还会发生越界访问等问题。
这些分子对包括X和Y，X是输入分子，Y是X映射到具有更理想属性的目标分子Y，训练的目的是学习到可以从输入分子生成具有更好属性的目标分子的模型。...针对上述问题，研究者提出了基于图的方法，这些方法将分子生成任务重新定义为图到图转换的问题，从而避免了生成SMILES字符串的需要。...X和Y必须满足两个规则： (1)它们足够相似； (2)Y相对于X特性具有显着的改善。...由于任务是生成一个分子，该分子与输入分子相似，并且同时具有改善的特性，所以设计了一个标准来判断它是否满足这两个条件： （a）输入和生成的分子足够相似， ? （b）优化足够大，即 ?...在这些评价标准中，相似性和属性优化是最基本的评价。对于除了运行时间和模型大小之外的所有评价标准，值都是越大越好。 实验结果 ? 与其他方法相比，在所有评价指标中，CORE均表现更好。
这种方法是将单词还原为词根形式，目的是将因上下文拼写略有不同，但含义相同的单词缩减为相同的标记来统一处理。...例如：考虑在句子中使用单词“cook”的情况——写cook这个词是有很多方式的，具体要取决于上下文： 上图中cook的所有形式含义都基本相同，因此理论上，在分析时我们可以将其映射到同一个标记上。...单词嵌入是一种将单词以数字表达的方式，这样一来，具有相似含义的单词表达也会相似。如今的单词嵌入是将单个单词表示为预定义向量空间中的实值向量。 所有单词的向量长度相同，只是值有差异。...IDF——逆文档频率：衡量某字符串在某个文档中的重要程度。例如：特定字符串如“is”、“of”和“a”会在许多文档中多次出现，但并无多少实际含义——它们不是形容词或者动词。...TF-IDF：其最终的计算结果只是将TF与IDF简单相乘。 TF-IDF可以达到完美平衡，并考虑到目标单词的本地与全局统计水平。
因此我们需要一种高效的计算方法能够将图的特征信息及结构位置信息(邻居信息)隐射到一个数值，我们称这个数值为节点的ID(Identification)。...如何比较 和 的相似性问题呢？Weisfeiler-lehman 算法的思路如下： 1. 对邻居节点标签信息进行聚合，以获得一个带标签的字符串（整理默认采用升序排序的方法进行排序）。 ?...第一步的结果，这里需要注意，图中利用逗号将两部分进行分开，第一部分是该节点的ID，第二部分是该节点的邻居节点ID按升序排序的结构（eg：对于节点 5，他的邻居节点为2，3，4，所以他的结果为"5,234..."） 为了能够生成一个一一对应的字典，我们将每个节点的字符串hash处理后得到节点的新ID。...将哈希处理过的ID重新赋值给相应的结点，以完成第一次迭代。 ? 第一次迭代的结果为： 这样即可以获得图中每个节点ID。接下去，可以采用 Jaccard 公式计算 和 的相似度。
如何在JavaScript中定义常量 相反，在JavaScript中，我们可以定义不能在程序中更改的常量，并且不能重新分配变量标识符。 但这并不意味着值本身不能更改。...向下取整除 尽管大多数算术运算符在Python和JavaScript中的工作原理完全相同，但向下取整除运算符却略有不同。 在Python中，底数分割操作（也称为“整数除法”）用双斜杠（//）表示。...，因为它在实际执行比较之前将两个对象转换为相同的类型。...如果我们使用JavaScript（ 0 == '0'）检查上一个示例的“整数与字符串”比较的结果，则结果为 True 而不是 False，因为在比较之前将值转换为相同的数据类型： ?...语法在Python和JavaScript中非常相似，但让我们分析它们的主要区别： 在Python中，我们编写关键字 def，后跟函数名称，并在参数列表的括号内。
LSA的基本假设是，如果两个词多次出现在同一文档中，则这两个词在语义上具有相似性。...包含所有词向量点乘的结果，元素（i,p）和元素（p,i）具有相同的值，代表词p和词i的相似度。类似的，矩阵 ? 包含所有文档向量点乘的结果，也就包含了所有文档那个的相似度。 现在假设存在矩阵 ?...但更有意义的是这么做可以将词向量和文档向量映射到语义空间。向量 ? 与含有k个奇异值的矩阵相乘，实质是从高维空间到低维空间的一个变换，可以理解为是一个高维空间到低维空间的近似。同理，向量 ?...要比较查询字符串与已有文档的相似性，需要把文档和查询字符串都映射到语义空间，对于原始文档，由以下公式可以进行映射： ? 其中对角矩阵 ? 的逆矩阵可以通过求其中非零元素的倒数来简单的得到。...同理，对于查询字符串，得到其对应词的向量后，根据公式 ? 将其映射到语义空间，再与文档进行比较。
虽然这里展示的模式对于简单操作很有用，但像这样的场景通常适合使用 Pandas Dataframe，我们将在第三章中探索。..., 68.0, 61.5] 但这有点笨拙。...这里没有任何东西告诉我们三个数组是相关的；如果我们可以使用单一结构来存储所有这些数据，那将更自然。NumPy 可以使用结构化数组处理这个问题，结构化数组是具有复合数据类型的数组。...回想一下，之前我们使用这样的表达式创建了一个简单的数组： x = np.zeros(4, dtype=int) 我们可以使用复合数据类型规范，以相似方式创建结构化数组： # 使用结构化数组的复合数据类型...记录数组：略有不同的结构化数组 NumPy 还提供了np.recarray类，它与刚刚描述的结构化数组几乎相同，但有一个附加功能：字段可以作为属性而不是字典的键来访问。
databaseId 如果存在已配置的databaseIdProvider，则MyBatis将加载所有不具有databaseId属性或与当前数据库匹配的databaseId的语句。...事实上, 编写相似于对复杂语句联合映射这些等同的代码, 也许可以跨过上千行的代码。 ResultMap 的设计就是简单语句不需要明确的结果映射,而很多复杂语句确实需要描述它们的关系。...这样的一个 JavaBean 可以被映射到结果集,就像映射到 HashMap 一样简单 要记住类型别名是你的伙伴。使用它们你可以不用输入类的全路径。 <!...属性 描述 property 映射到列结果的字段或属性。如果匹配的是存在的,和给定名称相同的 JavaBeans 的属性,那么就会使用。...这也是通常和会传递给 resultSet.getString(columnName)方法参数中相同的字符串。
分子优化生成模型 将输入的分子投影到潜在空间，然后在潜在空间中搜索新的和更好的分子。...2 方法 2.1 基于采样的分子优化 与一般的分子生成略有不同，分子优化以一个分子X为输入，目的是获得一个新的分子Y，它与X相似且具有比X更理想的药物特性。...用图表示分子，其中每个子结构都是一个节点，作者建立了两个基于GNN的预训练任务来辅助分子修饰，这两个GNN将评估每个子结构受分子图中所有其他子结构制约的概率。...从表3中的结果可以看出，在优化单个药物属性时，MIMOSA仍然取得了最好的整体性能。输出和输入分子之间的高度相似性是分子优化任务的关键，在这方面MIMOSA的表现明显优于其他基线。 ?...在采样框架下重新制定了分子优化任务，以从目标分布（等式）中提取分子。该框架提供灵活高效的多属性和相似性约束编码作为目标分布。 2）通过GNN预训练增强有效采样。
Map Map用于保存具有映射关系的数据，因此Map集合里保存着两组值，一组值用于保存Map里的key，另一组值用于保存Map里的value，key和value都可以是任何引用类型的数据。...，Map子类和Set子类在名字上也惊人的相似：如Set接口下有HashSet、LinkedHashSet、SortedSet(接口)、TreeSet、EnumSet等实现类和子接口,而Map接口下则有HashMap...正如它们名字所暗示的，Map的这些实现类和子接口中key集存储形式和对应Set集合中元素的存储形式完全相同。...boolean containsValue(Object value) 返回true如果此映射将一个或多个键映射到指定值。...---- 对于Map的常用实现类而言，HashMap和Hashtable的效率大致相同，因为它们的实现机制几乎完全一样，但HashMap通常比Hashtable要快一点，因为Hashtable额外实现同步操作
我之前在 JavaScript 中写过这些技术的入门文章，但是它们在 Python 中的实现略有不同。...回顾我以前编写的代码，我意识到 95% 的时间都花在遍历字符串或数组上。在这种情况下，我会执行以下操作之一：将一系列语句映射到每个值，筛选满足特定条件的值，或将数据集减少为单个聚合值。...有了这种洞察力，你就可以识别和实现这三种方法，即循环遍历通常属于这三种功能类别之一： Map：对每个项应用相同的步骤集，存储结果 Filter：应用验证条件，存储计算结果为 True 的项 Reduce...在 Python 中，这三种技术作为函数存在，而不是数组或字符串类的方法。...lambda 表达式和 arrow 函数之间的语法实际上非常相似。将 => 替换为 ： 并确保使用关键字 lambda，其余的几乎相同。
但是我们存储和搜索的大多数东西仍然只是数字或字符串。虽然处理字符串显然比处理数字复杂一些，但我们通常只需要一个完全匹配 - 或者可能是一个简单定义的模糊模式。...这篇文章着眼于人工智能给传统工具带来的略有不同的挑战。旅程始于之前通过创建莎士比亚十四行诗来模仿现代人工智能的尝试。 我们分析了一个语料库，试图预测单词，这是一个 ChatGPT 玩得非常完美的技巧。...使用神经网络训练方法，我们可以开始同时产生更多向量和提高模型预测下一个单词的能力。网络将语料库提供的“经验教训”转换为向量空间中的一个层，可靠地“预测”相似的示例。...目的通常是找到相似的向量。所以最初，我们将生成的向量嵌入添加到数据库中。 由于结果不是精确匹配，准确性与速度之间存在自然的权衡。这也是个别供应商进行推销的地方。...用于此的算法被称为相似度测量。即使在一个简单的向量中，比如飞机，您也必须决定两个朝着相同方向但相距一定距离的飞机是否比两个相距较近但目的地不同的飞机更相似或更不相似。
因此，以下代码行将相同的字符串转换为整数，但是会得到一个整数数组[Int]而不是一个可选整数数组[Int?]...为了说明这一点，假设我们有一个getUser()方法，该方法接受一个整数并返回具有该ID的用户名（如果存在）。如果不存在，它将返回nil，因此此方法将返回一个可选字符串。...最后一个转换返回了可选的整数，因此我们还研究了compactMap()将如何执行相同的转换，但随后解包可选参数并丢弃所有nil值。...然后，我们研究了map()在可选对象上的工作方式：如果它具有一个值，则可以对其进行解包，转换和重新包装，但是如果它为nil，则保持为nil。...因此，当该代码运行时，结果将不是Int甚至是Int？–---它将是一个Int ??，这是一个可选的可选整数。广义上讲，任何时候当你看到可选的可选内容时，某个地方就已经出现了问题，你应该重新考虑。
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