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Drug Discov Today|用生物医学知识图谱阐释药物的临床结果路径

COP是一系列关键事件:启动-中间事件-临床结果。 COP将加深我们对药物作用的生物学路径的理解。 COP概念可以加速药物发现和再利用。 图 1 美国FDA批准的三种药物(二甲双胍、那他珠单抗和地西泮)的COP案例。COP的阐明使用了详细描述每种药物药理学的科学文献。 COP的阐释和前瞻性价值 这里将展示几个药物治疗案例,进一步阐释COP的概念。 例如,属于同一药理类别的两种药物往往不会产生相同的临床结果。 二甲双胍与脊索瘤之间可能存在的COP 图3 将二甲双胍与脊索瘤联系起来的可能的COP。 我们介绍了几个例子,说明如何通过人工和自动阐释COP,来分析药物与疾病的关系,并展示了COP在药物再利用中的潜力。

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TiDB 查询优化及调优系列(二)TiDB 查询计划简介

Cop task 是指使用 TiKV 中的 Coprocessor 执行的计算任务,root task 是指在 TiDB 中执行的计算任务。 false | N/A | N/A | | └─TableRowIDScan_9(Probe) | 9.00 | 9 | cop idx_a(a) | range:[1,1], keep order:false, stats:pseudo | | └─TableRowIDScan_6(Probe) | 10.00 | cop 25 | | │ └─Selection_25 | 9990.00 | cop 以这个孩子节点为根的子树被当做了一个 Cop Task下发给了相应的 TiKV,这个 Cop Task使用 TableFullScan_5算子执行扫表操作。

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    过桥问题

    define PATH char const int TimeLimit = 17; STATE State[16] = { 1 }; PATH Path[16]; const int Cop 5, 10, 2, 5, 10, 5, 10, 10 }; void Ferry ( int state, int dir, int p, int time ) { int i, cop , j; for ( i = 0; i < 10; i++ ) { if ( Cop[i] ! = (cop = state & Cop[i] ) ) continue; state &= ~cop; time += Time[i]; if ~state & 15 : state ] = 0; time -= Time[i]; state |= cop; }

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    让剁手党洞察物体细节,“放大镜”当之无愧

    width: 850px; height: 400px; margin: 100px auto; } .box, .box-cop .box { position: relative; margin-right: 45px; } .box-cop { overflow: hidden; } .wrap .box-cop { display: none; " title="">

    <div class="box-<em>cop</em> { overflow: hidden; } .wrap .box-<em>cop</em> { display: none;

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    「 互联网笔试题 」No.5答案与解析

    偷到宝贝的总价值:15 示例: 输入: 6,3,5,4,6 2,2,6,5,4 10 输出:15 //背包类 public class Bag { //背包容量 private Integer cop for (int i = 0; i <thingList.size() ; i++) { Integer max = 0; Integer _cop = cop maxList.stream().max(Comparator.comparing(Integer::valueOf)).get(); } public void setCop(Integer cop ) { this.cop = cop; } } //测试主类 public class Test { public static void main(String[] args

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    一个小操作,SQL查询速度翻了1000倍

    , desc, stats:pseudo | N/A | N/A | | └─Selection_27(Probe) | 20.00 | 0 | cop E527B8CD-84B-960") | N/A | N/A | | └─TableRowIDScan_26 | 20000.00 | 21180838 | cop task 列:显示算子在执行语句时的所在位置,root代表tidb,cop代表tikv access object 列:代表被访问的表对象和索引 execution info 列:算子的实际执行信息,包含执行时间等 :56:37,2022-04-20 10:56:37] 表示查询的 WHERE 字句 (l_opertime = 2022-04-20 10:56:37) 被下推到了 TiKV,对应的 task 为 cop 04-20 10:56:37.000000) | N/A | N/A | | └─TableRowIDScan_18 | 2.15 | 0 | cop

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    Python 装饰器

    if x**2+y**2 <= 1: hits += 1 return 4*hits/darts 我们可以发现这个函数的名字有点长,现在我想给它一个缩写 cop 就算如此,重命名依然很简单,因为函数也是对象,对象赋给一个变量没问题,所以只要一个简单的赋值即可:cop = caculation_of_pi。这里需要注意:最右边没有括号! 如果有了括号 cop 就不是函数对象,而是函数的返回值! 赋值完成之后我们就可以用这个变量名来调用了,就像这样:cop(1000),看到了吗?这一点也不难~!

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    简单实现微信分享(不集成SDK)

    PlatformUtil.PACKAGE_WECHAT)) { Intent intent = new Intent(); ComponentName cop ComponentName("com.tencent.mm", "com.tencent.mm.ui.tools.ShareImgUI"); intent.setComponent(cop

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    JSON 数据使用方法

    " employees[1].lastname="Bush" 多个数组: var options = { "question" :[ { "title":"1.剧中Amy对Raj说Cop , "content":"" } ] }; options.question[0].title="1.剧中Amy对Raj说Cop a feel 的意思是?"

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    Intel CET缓解机制实战解读

    前言 CET(CONTROL-FLOW ENFORCEMENT TECHNOLOGY)机制是 Intel 提出的⽤于缓解 ROP/JOP/COP 的新技术。 0x03 JOP/COP JOP/COP 攻击⼿法与 ROP 类似,只不过是把 ROP 中以 ret 指令做跳板的关键点替换成了 call/jmp 指令。 还是拿讲述 ROP 章节的两幅图举例,第⼆幅图中偏移解释字节码后出现了不同的指令,包含了: 这⼀指令序列,这就是 COP 中的 gadget ,以 call 指令为跳板,也就不需要 ret 指令的辅助了 函数中的⼀⾏指令,并不为 endbr64 : 执⾏到篡改地址后继续执⾏,触发崩溃: 直接执⾏时触发的 #CP 异常: 同样地,实际应⽤上也是可以证明⽬前来说 CET 中的 IBT 机制是能够有效缓解 COP

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    chemprop简单实现

    35C)[C@@H]1CC[C@@H]2O 1 C[C@]12C[C@H](O)[C@H]3[C@@H](CCC4=CC(=O)CC[C@@]43C)[C@@H]1CC[C@]2(O)C(=O)COP (O)Cc1cc(I)c(Oc2ccc(O)c(I)c2)c(I)c1 OC[C@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)CO NC(=O)c1ccc[n+]([C@@H]2O[C@H](COP c2)c(I)c1 0.013461859 OC[C@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)CO 0.018673014 NC(=O)c1ccc[n+]([C@@H]2O[C@H](COP

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    冷冻水温度提升与节能分析实证

    图2是某型号冷水机组的技术说明书关于冷冻水温度和冷却水温度对冷机COP的关系曲线。当冷却水出水温度为30℃时,冷冻水出水温度从5℃提升到11℃时,COP从5.3提升至6.5。 由此可见,冷冻水出水温度平均每提升1℃,COP比5℃提升约3.8%。 ? 图2 水温与冷机COP关系曲线 02丨末端空调的最大制冷量分析 末端的制冷量Q=KA▽Tm,其中K是指末端空调的盘管的换热系数,A是盘管的有效换热面积,▽Tm为冷冻水和空气的等效温差。 ?

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    TiDB 查询优化及调优系列(三)慢查询诊断监控及排查

    Cop_proc_p90:cop-task 的 P90 分位执行时间。 Cop_proc_max:cop-task 的最大执行时间。 Cop_proc_addr:执行时间最长的 cop-task 所在地址。 Cop_wait_avg:cop-task 的平均等待时间。 Cop_wait_p90:cop-task 的 P90 分位等待时间。 Cop_wait_max:cop-task 的最大等待时间。 Cop_wait_addr:等待时间最长的 cop-task 所在地址。 Slow Query 内存表使用排查 下面通过一些示例展示如何通过 SQL 查看 TiDB 的慢查询。 ─TableReader_13 root 1 data:HashAgg_8 └─HashAgg_8 cop

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    盘点Arrays工具类中复制元素和填充元素的常用方法

    System.out.print(a+"\t"); } System.out.println("\n拷贝数组元素有:"); int cop =Arrays.copyOfRange(arr, 1, 4); for(int i=0;i<cop.length;i++){ System.out.print(cop

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    当前人工智能特别是深度学习最前沿的研究方向是什么?

    我们明天要看到的应该是迁移学习,因为迁移学习能够让我们把大数据得到的模型迁移到小数据上面,使得千千万万的人都能够受益,人人都能享受人工智能带来的红利 机器学习/强化学习+组合优化: 1.首先,我们要用ML/RL求解什么COP 问题: 最直观的:约束很好处理且可以刻画成多步决策,同时reward可以比较容易在各步决策进行分解的COP。 对于约束复杂、目标函数非线性的问题,MARL的各个智能体间的分工、通信和整合、credit assignment 或奔着实现某个目的去-RL处理鲁棒优化/动态COP(少有人做)、硬约束、用RL减少搜索空间 、课程学习/终生学习逐步解决困难/多级COPCOP的迁移

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    Cats(3)- freeK-Free编程更轻松,Free programming with freeK

    //Interact :|: Login :|: NilDSL 3 val PRG3 = DSL.Make[PRG3] 4 val authorizeDSL: Free[PRG3.Cop 9 perm <- if (auth) Authorize(uid).freek[PRG3] 10 else Free.pure[PRG3.Cop Interact :|: Login :|: NilDSL 47 val PRG3 = DSL.Make[PRG3] 48 val authorizeDSL: Free[PRG3.Cop 53 perm <- if (auth) Authorize(uid).freek[PRG3] 54 else Free.pure[PRG3.Cop

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    TiDB 源码阅读系列文章(八)基于代价的优化

    task 分为三种类型,分别是 cop single, cop double 和 root。前两种类型都可以下推到 coprocessor 执行。 Selection(c < 1) singleread(即 IndexReader):IndexScan( b < 1 ) -> Selection( a = 1 and c < 1 ) 不区分 cop single 和 cop double 的时候,去搜索最底层,这会导致情况二被提前舍弃。 所以我们会区分 copsingle 和 cop double,不在 IndexScan 的时候比较,而是在 Selection 结束的时候再比较开销,那么就很可能选第二种计划路径。

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    使用 Horoscope 测试 TiDB 优化器

    | data:Selection_6 | | └─Selection_6 | 0.25 | cop | eq(hehe.t.a, 1), gt(hehe.t.b, 0), lt(hehe.t.b, 10) | | └─TableFullScan_5 | 10000.00 | cop | | | ├─IndexRangeScan_8(Build) | 10.00 | cop idx_a(a) | range:[1,1], keep order:false, stats:pseudo | | └─Selection_10(Probe) | 0.25 | cop | gt(hehe.t.b, 0), lt(hehe.t.b, 10) | | └─TableRowIDScan_9 | 10.00 | cop

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    P3709 大爷的字符串题(50分)

    [b.l]) 35 return a.r<b.r; 36 else 37 return pos[a.l]<pos[b.l]; 38 } 39 int cop base=sqrt(n); 85 for(int i=1;i<=n;i++) 86 read(a[i].a),a[i].p=i; 87 sort(a+1,a+n+1,cop

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    用深度学习解决旅行推销员问题,研究者走到哪一步了?

    例如,旅行推销员问题 (TSP) 是最流行的组合优化问题 (COP),从物流和调度到基因组学和系统生物学等多种应用中都有出现。 TSP 和路由问题 TSP 也是路由问题的经典示例——路由问题是一类 COP,它需要一系列节点(例如城市)或边(例如城市之间的道路)以特定顺序遍历,同时需要满足一组约束或优化一组变量。 于是,机器学习社区开始关注以下问题: 我们可以使用深度学习来让解决 COP 所需的专家直觉流程自动化,甚至增强专家直觉吗? 神经组合优化旨在通过以下方式改进传统的 COP 求解器: 非手工的启发式方法。 应对新颖且研究不足的 COP。神经组合优化可以显着加快针对具有深奥约束的新问题或未研究问题的特定 COP 求解器的开发进度。

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