The GSL is a small library of facilities designed to support this set of guidelines. Without these facilities, the guidelines would have to be far more restrictive on language details.
在DEV C++中配置GSL1.8库 前面写了如何在vs2005中添加gsl，本文所所述为在dev c++中使用gsl库，由实践总结而得。 准备软件： 1、Orwell Dev C++ 5.6.2 No Compiler Setup.exe（devc++的社区升级版，很不错的） 2、gsl-1.8.exe 3、TDM-GCC4.7.1-2.exe，安装后，目录同样名为mingw32（也可以安装mingw版） 步骤如下： 1、安装完以上3个软件。 2、将 gsl 安装目录下的 bin 下 libgsl.dll，libgslcblas.dll 复制到mingw32的bin目录中，lib 下 ibgsl.a，libgslcblas.a 复制到 mingw32目录下的 lib 目录下；include 下的整个 gsl 文件夹复制到mingw32目录下的 include 目录下。 3、 打开 dev-c++,工具－编译选项－编译器，选上“在连接器命令行加入如下命令”，加入-lgsl -lgslcblas(中间有空格，即在连接时连上 libgsl.a，libgslcblas.a，gcc 可以自动识别前缀 lib 和后缀.a) 此时在用Dev C++打开一个gsl的c文件，如下所示：
为解决拓扑结构固有的次优性质，图结构学习（Graph Structure Learning，GSL）作为一种以数据为中心（data-centric）的学习方法被提出，得到了迅速的发展。尽管如此，GSL研究领域仍然缺少一个统一的基准库，这在多个方面阻碍了这个领域的进展，因此我们开发了一个全面的图结构学习基准库OpenGSL，来实现公平对比和深入探索。我们希望OpenGSL可以帮助研究者了解GSL的前沿方法，促进快速、公平的评估，并激发 GSL 领域进一步的创新性研究。
最近在复习高等数学，有时为了验证顺便复习下C语言，看了看自己下载收集的软件，发现C语言有一个数学工具包，是GNU开发的，叫做GSL——GNU Scientific Library，中文：C++科学计算库，主页为www.gnu.org/s/gsl/，主要是在linux环境下运行的，幸好牛人们已经做好了windows版的移植（有条件的就在linux下编译gsl喽），有：Gsl for Windows - GnuWin32 - SourceForge，https://code.google.com/p/oscats/（gsl-1.15-dev-win32.zip 5.9 MB），也可以在windows下安装MSYS或是cygwin下编译源代码获得适合在windows下运行的动态链接库等，具体的我也不太清楚，网上看了，具体的编译流程比较复杂，索性直接下载牛人们编译好的。
报错如下： * installing *source* package ‘gsl’ ... ** package ‘gsl’ successfully unpacked and MD5 sums ch
App 出现意外闪退我们称之为 Crash，Crash 率是衡量 App 稳定性的一个重要指标，App 的稳定性不仅影响使用体验，甚至会造成用户流失。由于导致 App Crash 的原因和类型众多，一篇文章无法阐述清楚，也不是本文的重点，我们不做过多赘述。
To avoid signed/unsigned confusion. To enable better optimization. To enable better error detection. To avoid the pitfalls with auto and int.
"Standard" concepts (as provided by the GSL and the Ranges TS, and hopefully soon the ISO standard itself) save us the work of thinking up our own concepts, are better thought out than we can manage to do in a hurry, and improve interoperability.
finally is less verbose and harder to get wrong than try/catch.
SL.str.2：使用std::string_view或gsl::span<char>参照字符序列
OpenMolcas是收费软件Molcas的开源免费版本，前两年在GitLab上开源；QCMaquis前几个月在GitHub上开源，二者结合可以做DMRG、DMRG-NEVPT2和DMRG-PDFT等方法的计算。软件的详细介绍请阅读公众号前期教程《OpenMolcas 与 QCMaquis 的安装》，文中也讲了如何联网安装。QCMaquis的详细使用请阅读官方手册
今天小编给大家偷偷分享一个我收藏了多年的PPT网站，这个网站主要以分享国外ppt,key,gslides模板为主，目前已经收录20000多套模板，包含了多种不同格式的模板，多种不同于样式与类型的：创意图形模板，数据图表，商务模板，卡通插画......等等，模板数量太多了无法一句话描述。
Readability. Error prevention. Efficiency.
A joining_thread is a thread that joins at the end of its scope. Detached threads are hard to monitor. It is harder to ensure absence of errors in detached threads (and potentially detached threads).
Often, the need to outlive the scope of its creation is inherent in the threads task, but implementing that idea by detach makes it harder to monitor and communicate with the detached thread. In particular, it is harder (though not impossible) to ensure that the thread completed as expected or lives for as long as expected.
上一步骤得到了表达矩阵，两个样本分别是F_1yr.OC和M_1yr.OC, 所以接下来的差异分析就是比较1岁猕猴脑OC区域女性和男性的差别，差异分析的分析方法很多，主要根据前面标准化的方法，有基于counts的差异分析，也有基于标准化后的FPKM，TPM等的差异分析。 常见的R包有（摘自https://github.com/jmzeng1314/my-R/tree/master/DEG_scripts）： edgeR (Robinson et al., 2010) DESeq / qDESeq2 (Ande
图结构学习（Graph Structure Learning, GSL）旨在通过生成新的图结构来捕捉图结构数据中节点之间的内在依赖性和交互关系。
写在最后：有时间我们会努力更新的。大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。原地址暂未启用（bioinfoer.com）。
Because most arithmetic is assumed to be signed; x - y yields a negative number when y > x except in the rare cases where you really want modulo arithmetic.
图表示学习旨在将高维稀疏的图结构数据有效编码为低维稠密的向量，是机器学习、数据挖掘等众多领域的一项基础任务。经典的图嵌入方法遵循图中互联节点的嵌入向量仍然可以保持相对近距离的基本思想，从而保留图中节点之间的结构信息。然而，这是次优的，因为: (i)传统方法的模型容量有限，限制了学习性能; (ii)现有技术通常依赖于无监督学习策略，无法与最新的学习范式耦合; (iii)表示学习和下游任务相互依赖，需要共同加强。随着深度学习的显著成功，深度图表示学习比浅层(传统)方法显示出了巨大的潜力和优势，近十年来提出了大量的深度图表示学习技术，尤其是图神经网络。对当前的深度图表示学习算法进行了全面的调研，提出了一个现有的最先进文献的新分类法。系统地总结了图表示学习的基本组成部分，并通过图神经网络架构和最新的先进学习范式对现有方法进行了分类。此外，本文还提供了深度图表示学习的实际和有前景的应用。最后，本文阐述了新的观点，并提出了具有挑战性的方向，值得未来进一步研究。
来源：PaperWeekly本文约4500字，建议阅读10+分钟本文率先提出了无监督图结构学习的范式，旨在不依赖标签信息的条件下，从数据本身中学习更普适、更高质量的图结构。 ©作者 | Yuki 研究方向 | 推荐系统，图神经网络 论文题目： Towards Unsupervised Deep Graph Structure Learning 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2201.06367.pdf 代码链接： https://github.com/GRAND-Lab/SUBL
在现实世界中存在大量的图结构数据，图神经网络已成为分析这些数据的标准范式，GNN 对图结构有较高的敏感性，不同的图结构得到的表征会很不一样。但是往往图数据中存在较多的噪声者图的不完整性都会使得 GNN 习得的表征较差，这不利于下游任务。
ES.100: Don't mix signed and unsigned arithmetic
Readability, avoidance of errors. There are better control structures for humans; goto is for machine generated code.
C.49: Prefer initialization to assignment in constructors C.49:构造函数中应该做的是初始化而不是赋值
CP.23: Think of a joining thread as a scoped container
LeetCode刷题过程中，常常用到的线性表主要包括以下四个重要的数据结构: 数组、链表、栈、队列。
Doing so messes the semantics of the objects (e.g., by overwriting a vptr).
安装必要的R语言包，如果下载速度比较慢，可选国内清华的R语言镜像，速度extremely fast
C arrays are less safe, and have no advantages over array and vector. For a fixed-length array, use std::array, which does not degenerate to a pointer when passed to a function and does know its size. Also, like a built-in array, a stack-allocated std::array keeps its elements on the stack. For a variable-length array, use std::vector, which additionally can change its size and handles memory allocation.
译者注：半开是数学概念，指的是C++中的数组用[p:p+n)表示时，p指向第一个元素，而p+n则处于数组之外。
这是专门为具有 R 和 RStudio 知识的朋友设计的 Docker 教程。该介绍旨在帮助需要 Docker 进行项目的人们。我们首先解释 Docker 是什么以及为什么有用。然后，我们将详细介绍如何将其用于可复制的分析项目。
CP.24: Think of a thread as a global container
Prevention of resource leaks, especially in error cases.
auto is the weakest concept. Concept names convey more meaning than just auto.
Readability: the complete logic of the loop is visible "up front". The scope of the loop variable can be limited.
紧跟技术发展趋势，快速了解NLP领域最新动态。今天给大家分享10篇最新论文，其中涉及大模型应用、大模型Prompt调优、大模型安全、数学推理增强、预训练模型增强、LoRA改进、Mamba改进等热门研究方向。
An array decays to a pointer, thereby losing its size, opening the opportunity for range errors. Use span to preserve size information.
Readability. Error avoidance. Named casts are more specific than a C-style or functional cast, allowing the compiler to catch some errors.
To keep error handling separated from "ordinary code." C++ implementations tend to be optimized based on the assumption that exceptions are rare.
每周日推送从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态。
Dereferencing an invalid pointer, such as nullptr, is undefined behavior, typically leading to immediate crashes, wrong results, or memory corruption.
There seem to be four main reasons given for not using exceptions:
These types allow the user to distinguish between owning and non-owning pointers and between pointers to a single object and pointers to the first element of a sequence.
一种新的图匹配网络，在几个图相关任务中均胜过精心设计的神经网络模型和基于标准GNN的图嵌入模型。
C-style strings are ubiquitous. They are defined by convention: zero-terminated arrays of characters. We must distinguish C-style strings from a pointer to a single character or an old-fashioned pointer to an array of characters.
逻辑删除：文件没有被真正的删除，只不过是文件名的第一个字节被改成操作系统无法识别的字符，通常这种删除操作是可逆的，就是说用适当的工具或软件可以把删除的文件恢复出来。 物理删除：指文件存储所用到的磁存储区域被真正的擦除或清零，这样删除的文件是不可以恢复的 物理删除是计算机处理数据时的一个概念。 与物理删除相对应的是逻辑删除。逻辑删除就是对要要删除的数据打上一个删除标记，在逻辑上是数据是被删除的，但数据本身依然存在！而物理删除则是把数据从介质上彻底删除掉。
有些基因的一个mRNA前体通过不同的剪接方式（选择不同的剪接位点）产生不同的mRNA剪接异构体，这一过程称为可变剪接(或选择性剪接， alternative
WWW 2022已公布录用论文，接收323篇/投稿1822篇，录用率为17.7%，完整录用论文列表见https://www2022.thewebconf.org/accepted-papers/
曾经看过国外的程序猿这么评价C/C++：想要精通C/C++，就跟要精通中文一样难，至少需要你努力三年。
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