为了更有效地在应用程序中使用 Redis ，我们需要理解 Redis 是如何存储键的，并了解用于操作 Redis 实例中键空间的命令。
2022年6月8日，浙江大学药学院的侯廷军和中南大学湘雅药学院的曹东升等人在J Chem Inf Model杂志发表文章，文章提出了一个名为GASA的基于图注意机制的预测模型，用于有机化合物的合成可及性评估。
本文介绍由浙江大学智能创新药物研究院侯廷军教授/潘培辰研究员团队和中南大学曹东升团队联合在综合期刊Research上发表的一篇文章。该文章提出一种新型的基于图表示的深度学习方法DeepCoSI用于共价药物结合位点（半胱氨酸）的预测。DeepCoSI网络由两个模块构成，分别是PocketGNNLayer和CysInteractLayer，前者用于对半胱氨酸所在口袋的环境进行表征，后者用于表征半胱氨酸与周围原子之间的非键相互作用，二者结合实现了半胱氨酸共价可靶性的预测。作者在两个外部测试集上验证了该模型区分共价可靶半胱氨酸与其他半胱氨酸的能力，均表现出较好的预测效果。
概述 在我们学习ETL测试之前，先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI？ BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（原始数据或商业数据或业务数据等）进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务，例如与客户交互的信息、财务信息，员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库
概述 在我们学习ETL测试之前，先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI？ BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（原始数据或商业数据或业务数据等）进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务，例如与客户交互的信息、财务信息，员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数
今天给大家介绍中南大学曹东升教授/国防科技大学吴城堃教授/浙江大学侯廷军教授团队共同在国际期刊Briefings in Bioinformatics上发表的分子图片识别的文章《ABC-Net: a divide-and-conquer based deep learning architecture for SMILES recognition from molecular images》。该文章基于分而治之的思想提出把分子识别问题转换为其组成元素的识别，包括分子键线与原子字符标识，然后使用关键点识别技术进行相关元素的识别并重新组装恢复分子结构。该方法在构造的数据集以及基准测试集上较以前的方法取得了显著的提升。
Facebook AI又出新作，在神经网络中加入一个结构化存储器层，极大扩充了网络容量和参数数量，性能提升明显，但计算成本基本保持不变，尤其适合NLP任务。
在【rainbowzhou 面试4/101】技术提问--什么是ETL，ETL测试怎么做？中，我着重说明了ETL测试中常见的两种测试场景，以及相应的测试方法。那么面试官可能会继续追问你在实际项目过程中，你设计、执行的用例有哪些？本篇就带你了解ETL的测试用例有哪些，希望对大家有所帮助。
首先介绍一下相关背景。最近在测试一个程序时发现，在任务执行完成之后，从任务管理器上来看，内存并没有下降到理论值上。程序在启动完成之后会占用一定的内存，在执行任务的时候，会动态创建一些内存，用于存储任务的执行状态，比如扫描了哪些页面，在扫描过程中一些收发包的记录等等信息。这些中间信息在任务结束之后会被清理掉。任务结束之后，程序只会保存执行过的任务列表，从理论上讲，任务结束之后，程序此时所占内存应该与程序刚启动时占用内存接近，但是实际观察的结果就是任务结束之后，与刚启动之时内存占用差距在100M以上，这很明显不正常，当时我的第一反应是有内存泄露
Playwright Inspector 是一个用于网页UI检查和测试用例生成的工具。它可以帮助测试人员更快速地理解网页结构,定位测试元素,并生成相应的Playwright测试代码。
在本文中研究团队提出了一种基于深度学习的可解释方法，用于发现新型抗生素结构。通过神经网络学到的抗生素活性相关的化学亚结构被用于预测抗生素的结构类别。研究团队通过图神经网络预测了超过1200万个化合物的抗生素活性和毒性，并通过可解释的图算法确定了具有高抗生素活性和低毒性的化合物的亚结构理由。实验验证表明，具有特定亚结构的化合物对金黄色葡萄球菌具有抗生素活性，其中一种结构类别对耐药性较强的金黄色葡萄球菌和肠球菌具有选择性。这一方法为深度学习引导的抗生素结构类别发现提供了新途径，并强调了机器学习在药物发现中的可解释性和对选择性抗生素活性的化学基础的洞察力。
今天带来的是美国范德比尔特大学结构生物学中心的Alican Gulsevin等人的实验室发表在Structure上的Benchmarking AF2 on peptide structure prediction。
今天为大家介绍的是一篇使用图神经网路快速评估有机分子在金属上的吸附能量的论文。在异质催化中进行建模需要对吸附在表面上的分子的能量进行广泛评估。这通常通过密度泛函理论来实现，但对于大型有机分子来说，这需要巨大的计算时间，从而损害了该方法的可行性。在这里，作者设计了GAME-Net，一种用于快速评估吸附能的图神经网络。GAME-Net在一个平衡的化学多样性数据集上进行训练，其中包含了具有不同官能团的C分子，包括N、O、S和C芳香环。该模型在测试集上的平均绝对误差为0.18电子伏，并且比密度泛函理论快了6个数量级。应用于生物质和塑料中，预测的吸附能误差为0.016电子伏每个原子。该框架为催化材料的快速筛选提供了可用工具，特别适用于传统方法无法模拟的系统。
今天给大家介绍的是北京大学来鲁华课题组在arXiv上挂出的预印论文《Learning to design drug-like molecules in three-dimensional space using deep generative models》。近年来，分子图的深度生成模型在药物设计领域受到了越来越多的关注。目前已经开发了多种模型来生成拓扑结构，但在产生三维结构方面的探索仍然有限。现有的方法要么关注于低分子量化合物而不考虑药物相似性，要么利用原子密度图来间接生成三维结构。在这项工作中，作者介绍了配体神经网络(L-Net)，一种新的图生成模型，用于设计具有高质量三维结构的类药分子。L-Net直接输出分子（包括氢原子）的拓扑和三维结构，而不需要额外的原子放置或键序推理算法。实验结果表明，L-Net能够产生化学正确、构象有效的类药分子。最后，为了证明其在基于结构的分子设计中的潜力，作者将L-Net与MCTS结合，并测试其产生靶向ABL1激酶的潜在抑制剂的能力。
来源 | 以太坊爱好者 作者 | Péter Szilágyi 以太坊的状态 在深入了解加速结构（acceleration structure）之前，我们先回顾一下以太坊的 “状态” 概念、状态在涉及到不同层次的抽象时又是如何存储的。 以太坊有两种不同类型的状态：账户的集合；每一合约账户存储槽的集合。从 完全抽象的角度 来看，两种数据都是 键-值 对。账户集合把地址映射到该地址的 nonce、余额，等等。而一个合约的存储领域把任意的值（由该合约定义并使用）映射到某个值。 但糟糕的是，虽然把这些键值对存
在我们实际开发智能合约的时候，以往的开发一般都是使用 remix 在线编译器，它的好处是即开即用，本地不用安装相关的依赖环境，但是弊端也是显而易见的：难以测试、无法直接验证合约等等；
SpringBoot 是一个快速开发的框架, 封装了Maven常用依赖、能够快速的整合第三方框架；简化XML配置，全部采用注解形式，内置Tomcat、Jetty、Undertow，帮助开发者能够实现快速开发，SpringBoot的Web组件 默认集成的是SpringMVC框架。
软件测试技术是软件开发过程中的一个重要组成部分，是贯穿整个软件开发生命周期、对软件产品（包括阶段性产品）进行验证和确认的活动过程。其目的是尽快尽早地发现在软件产品中所存在的各种问题，与用户需求、预先定义的不一致性。检查软件产品中可能存在的 Bug，并且编写缺陷报告，交于开发人员修改。软件测试人员的基本目标是发现软件中的错误。
本文介绍由xingang peng等人发表于ICML上的文章：Pocket2Mol: Efficient Molecular Sampling Based on 3D Protein Pockets。作者提出了一种新的可以满足口袋施加的多个几何约束的采样方法：Pocket2Mol，这是一个由两个模块组成的 E(3)-等变生成网络，它不仅可以捕获结合口袋原子之间的空间和键合关系，还可以在不依赖 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）的情况下从易于处理的分布中以口袋表示为条件对新候选药物进行采样。实验结果表明，从 Pocket2Mol 中取样的分子具有明显更好的结合亲和力和其他药物特性，例如药物相似性和合成可及性。
之前开发的接口测试平台https://github.com/liwanlei/FXTest，今天的时候，想开发一个将测试用例转化成Jmeter压测脚本的功能。想着还是在原来的框架下做开发。那么我是怎么构思的呢。
2022年2月3日，西南交通大学计算机与人工智能学院的林小惠/江永全*/杨燕等人在Journal of Molecular Structure杂志发表文章，提出了一种基于图卷积网络预测原子间两两距离的模型，以解决传统计算方法在确定分子结构时实验成本高、计算成本高的问题。
希望这一篇文章能让你对 Map 有更好的理解，或者能够帮你理解 Map 和 WeakMap
今天为大家介绍的是来自Dan Zhao和Jianyang Zeng团队的一篇论文。目前为了克服分子特性预测中数据稀缺的挑战，人们对通过自监督学习技术预训练图神经网络（GNNs）表现出了浓厚的兴趣。然而现有的自监督学习方法面临两大障碍：缺乏明确的自监督学习策略，以及GNNs的有限学习能力。为此，作者提出KPGT模型，该模型有效地捕捉了分子的结构和语义知识。通过在63个数据集上的广泛计算测试，KPGT在预测多个领域的分子属性方面展现了卓越的性能。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
近年来神经网络的发展推动了数据到文本生成的进步。但是当应用于需要更特定格式的实际应用程序时，它们无法控制结构可能会受到限制。
本文介绍一篇来自于麻省理工学院的Hannes Stärk、Octavian Ganea等人发表在ICML上的分子结构预测工作——《EquiBind: Geometric Deep Learning for Drug Binding Structure Prediction》。预测类药物分子如何和特定靶蛋白结合是药物发现中的一个核心问题。已有方法依赖于评分、排序和微调等步骤对大量候选分子进行采样，计算非常昂贵。针对该问题，作者提出一种SE(3)等变的几何深度学习模型——EQUIBIND。该模型能直接快速地预测出受体结合位置以及配体的结合姿势和朝向。此外，作者将该模型同已有的微调技巧结合取得额外突破。最后，作者提出一种新型且快速的微调模型，它对于给定的输入原子点云基于冯·米塞斯角距离全局最小值的近似形式来调整配体可旋转键的扭转角，避免以前昂贵的差分进化能源最小化策略。
导语：本文提出一种用于深度三维形变模型中特征聚合的可学习模块。当前深度三维形变模型中特征聚合依赖于网格抽取等方法，存在聚合方式无法学习，与模型优化目标不一致等问题，从而限制了模型的表达能力。我们提出了使用基于注意力机制的模块实现对特征聚合方式的学习。在人脸，人体和人手数据集上的实验结果表明，基于注意力机制的特征聚合能有效提升模型的表达能力。
今天为大家介绍的是来自Joel D. Mainland和 Alexander B. Wiltschko团队的一篇论文。将分子结构映射到气味感知是嗅觉领域的一个关键挑战。作者使用图神经网络生成了一个气味映射（POM）方法，它保留了感知关系并能够对先前未经表征的气味进行气味质量预测。该模型在描述气味质量方面与人类一样可靠。通过应用简单、可解释、理论基础的转换，POM在几个其他气味预测任务上优于化学信息学模型，表明POM成功地编码了结构-气味关系的广义映射。这种方法广泛地实现了气味预测，并为数字化气味铺平了道路。
调试是程序开发过程中不可或缺的一部分，它帮助开发人员识别和修复代码中的错误。而作为一款领先的集成开发环境（IDE），IntelliJ IDEA 提供了强大的调试工具，能够帮助你高效地调试Java、Kotlin等多种编程语言。本文将介绍如何充分利用 IntelliJ IDEA 的调试功能来辅助你的代码调试工作。
从 2D 分子图中预测稳定的 3D 构象一直是计算化学中的一个长期挑战。而最近，机器学习方法取得了相比传统的实验和基于物理的模拟方法更优异的成绩。这些方法主要侧重于模拟分子图上相邻原子之间的局部相互作用，而忽略了非键合原子之间的长程相互作用。然而，这些未成键的原子在 3D 空间中可能彼此接近，模拟它们的相互作用对于准确确定分子构象至关重要，尤其是对于大分子和多分子复合物。在本文中，作者提出了一种称为动态图评分匹配 (DGSM) 的分子构象预测新方法，该方法通过在训练和推理过程中根据原子之间的空间接近度动态构建原子之间的图结构来对局部和远程相互作用进行建模。具体来说，DGSM根据动态构建的图，使用评分匹配方法直接估计原子坐标对数密度的梯度场。可以以端到端的方式有效地训练整个框架。多项实验表明，DGSM 的表现远超该领域一流水平，并且能够为更广泛的化学系统生成构象，例如蛋白质和多分子复合物。
哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，其核心原理是将数据存储在数组中，并使用哈希函数来映射数据的键（Key）到数组中的特定位置，这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作，通常在平均情况下，这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理：
论文标题：Automated 3D Pre-Training for Molecular Property Prediction
今天给大家介绍的是韩国江原国立大学Umit V.等人在2021年发表的一篇名为“Substructure-based neural machine translation for retrosynthetic prediction”的文章。随着机器翻译方法的快速改进，神经网络机器翻译开始在逆合成规划中发挥重要作用。作者利用无模板的序列到序列模型，将逆合成规划问题重新转化为语言翻译问题，不像先前的使用SMILES字符串来表示反应物和产物的模型，作者引入了一种新的基于分子碎片的方法来表示化学反应，并使用古本系数进行结果评估。结果表明，与目前最先进的计算方法相比，该方法能获得更好的预测结果。该方法解决了现有的逆合成方法产生无效SMILES字符串等主要缺陷。具体来说，我们的方法预测高度相似的反应物分子的准确率为57.7%。此外，作者的方法得到了比现有方法更稳健的预测。
一、输入框1、字符型输入框：（1）字符型输入框：英文全角、英文半角、数字、空或者空格、特殊字符“~！@#￥%……&*？[]{}”特别要注意单引号和&符号。禁止直接输入特殊字符时，使用“粘贴、拷贝”功能尝试输入。（2）长度检查：最小长度、最大长度、最小长度-1、最大长度+1、输入超工字符比如把整个文章拷贝过去。（3）空格检查：输入的字符间有空格、字符前有空格、字符后有空格、字符前后有空格（4）多行文本框输入：允许回车换行、保存后再显示能够保存输入的格式、仅输入回车换行，检查能否正确保存（若能，检查保存结果，
json_find.rs文件是Rust源代码中jsondoclint工具的一部分。该工具用于在文档注释中查找JSON示例并验证其格式。
2023年11月21日，清华大学曾坚阳教授（西湖大学教授）、赵诞老师团队，在Nature Communications上发表文章A knowledge-guided pre-training framework for improving molecular representation learning。
在我们的测试工作中，对于某个APP的测试其实有很多东西都是类似的可以抽象出来的，这里june总结一下大部分APP测试的时候都要考虑到的方面。如果漏下了其他方面，欢迎大家补充。 应用的启动和停止 1.1 首次启动 是否出现欢迎界面，欢迎界面的停留时间合理，欢迎界面后是否正常进入应用; 首次启动时间是否合理; 该拉取的信息是否正确; 桌面图标是否创建成功，功能启动快捷键创建是否成功（某些安卓手机会有在桌面创建应用内某个功能的快捷键的需求） 1.2 二次启动 启动时间是否
随着项目进展，现有模块在功能和非功能特性（包括可用性、性能和维护性）上可能不再符合需求，因此，对这些模块进行重构变得很有必要，以提升系统的整体效能并解决当前面临的挑战。例如，在项目初期，为了迅速上线并满足业务需求，我们可能会采用统一的架构来处理读写操作。然而，随着产品需求的演变，原有架构可能难以同时高效处理读取操作的多样化筛选需求和历史数据查询，以及写入操作的实时性和高成功率。在这种情况下，一种可行的重构策略是采用CQRS架构，它将读写操作彻底分离，并使用不同的存储解决方案来优化各自的性能和可用性。
《金融企业数字化中台》整本书成体系的介绍了金融企业数字中台的由来、迷茫、建设原则、业务中台、数据中台、技术中台的建设要点和成熟度评估方法，洋洋洒洒几十万字，上百页。所以本篇抽取其中的一部分：数字化中台建设的过程和方法来重点分享。
设计工具Figma封禁了大疆，但是API管理工具eolink的流量却上涨了十倍？这么神奇？原来大家担心postman也会封禁中国用户。今天，我们就来看看这款低调但实力强大的API管理神器，Eolink！怎么说呢，就很Pro！ Eolink 是一款定位专业级的一站式API平台，团队早在2016年就发布了国内第一个将Swagger+Postman+Mock+Jmeter单点工具集合在一起的开源产品Eoapi，能够快速解决API文档管理、快速测试、Mock、API自动化测试等问题。并在2017年正式发布了全球第
环境管理是我们日常工作中比较复杂的一环，主要是因为涉及内容比较多，程序、配置、数据都会涉及，如果是开发、测试环境，还会涉及到测试数据造数、系统刷数据、不同的人使用、锁定、转让、释放等问题。下面我将会从环境分类、环境建设的难点，以及最后如何解决这些难点来讲述研发效能之环境建设。
本篇文章的作者为龙姐姐说的都队的李晨曦，他们团队在本次 Hackathon 比赛中构建了一个基于 TiKV 的分布式 POSIX 文件系统 TiFS，继承了 TiKV 强大的分区容错和严格一致性特性，为 TiKV 生态开辟了一个新的领域。
通过使用深度学习实现分类问题的动手演练，如何绘制问题以及如何改善其结果，来了解TensorFlow的最新版本。
大家好，我是海拥，今天给大家讲讲最近很火的Eolink，一款功能强大且非常实用的国产 API管理工具。在我们日常的前端、后端开发测试过程中经常会用到API，特别是在大型项目中API管理工具也就必不可少。工欲善其事必先利其器，用对了工具，工作效率也就能大大提升（拥有更多时间摸鱼）。
在栈中，栈项指针的动态变化决定栈中元素的个数。 详细设计的人物是为软件结构体中的每一个模块确定实现算法和局部数据结构，用某种选定的表达工具表示算法和数据结构的细节。 扇出指由一个模块直接调用的其他模块个数。 按照传统的数据模型分类，数据模型分为层次模型、网状模型、关系模型。 数据库管理系统能实现对数据库汇总数据的查询、插入、修改和删除，这类功能称为数据操纵功能。 机器周期的同步标准是CPU访问存储器一次所需要的时间。 一个正在运行的进程由于所申请的资源得不到满足，进程将
大家好，很高兴又和大家见面了！！！ 在开始今天的内容前，咱们先闲聊一下。博主是从2023.8.19号晚上23:28左右正式开始接触C语言，在此之前，我也只是一个对编程一窍不通的小白，我的本科专业是给排水科学与工程，一个就业前景还不错但是不太适合我本人的专业。
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