CSS中的常用复合写法 表格常用属性 字体属性的复合写法 背景图片的复合写法 边框的复合写法 内边距（padding）的复合写法 外边距（margin）的复合写法 一、表格常用属性： 属性 含义 cellpadding="5px" 表格内容和单元格边缘之间的距离为5px cellspacing="0" 单元格之间的距离 border-collapse: collapse; 合并相邻的边框 colspan="2" 合并行 rowspan="2" 合并列 二、字体属性的复合写法： font：font-sty
在 Java 编程中，Function 接口是一个非常重要的函数式接口，它允许你定义一个接受一个参数并产生结果的函数。Function 接口通常在各种数据处理和转换操作中使用，例如集合处理、流处理以及函数式编程。
享元模式 一、 概念 二、享元的用途 三、结构和分类 1、单纯享元模式 2、复合享元模式 四、享元模式的优缺点 一、概念 Flyweight在拳击比赛中指最轻量级，即“蝇量级”或“雨量级”，这里选择使用“享元模式”的意译，是因为这样更能反映模式的用意。享元模式是对象的结构模式。享元模式以共享的方式高效地支持大量的细粒度对象。 也就是说在一个系统中如果有多个相同的对象，那么只共享一份就可以了，不必每个都去实例化一个对象。 二、享元的用途 在java应用中,会出现许多St
在usb gadget configfs引入到内核之前，内核都使用硬编码的方式实现复合设备，无法在用户空间动态修改和绑定不同的function驱动，若要修改，则需要修改内核代码，重新编码，非常不方便。目前这部分代码在被放到drivers/usb/gadget/legacy/目录下。被编译成内核模块时，名称以g开头，如音频设备g_audio.ko、串口设备g_serial.ko、CDC设备及大容量存储设备g_multi.ko。USB gadget configfs和legacy相比只是实现复合设备的形式不同而已，设备的功能最终还是要通过function驱动实现。下面以音频复合设备为例，分析g_audio驱动的工作过程。
上一篇文章里我们用参数方程的形式探索了环面及其各种变形如环面纽结等等。曲面除了可以用参数方程的形式表示之外，还可以用隐函数的形式表达，即表示为 F(x, y, z) = 0 的解。这种曲面又称之为等值曲面，因为曲面上的每个点都满足 F(x, y, z) = 0 这一条件。Mathematica 提供了绘制等值曲面的函数 ContourPlot3D。不过在这篇文章里，我们并不用它来绘制各种婀娜多姿的曲面，而是尝试用它探索、绘制一些"多面体"。 从最简单的开始 让我们从最简单的，大家耳熟能详的球面方程开始： 方
今天为大家介绍的是来自Frank DiMaio团队的一篇论文。蛋白质-核糖核酸（RNA）和蛋白质-脱氧核糖核酸（DNA）复合体在生物学中扮演着至关重要的角色。尽管近年来在蛋白质结构预测方面取得了显著进展，但预测没有同源已知复合体的蛋白质-核酸复合体的结构仍是一个基本未解决的问题。在这里，作者将RoseTTAFold机器学习蛋白结构预测方法扩展应用，以预测核酸和蛋白质-核酸复合体。作者开发了一个网络系统，RoseTTAFoldNA，它能够快速生成带有可信度估计的蛋白质-DNA和蛋白质-RNA复合体的三维结构模型。
要充分利用 Spring Data for Apache Cassandra 支持中的对象映射功能，您应该使用注释对映射的域对象进行@Table注释。这样做可以让类路径扫描器找到并预处理您的域对象以提取必要的元数据。仅使用带注释的实体来执行模式操作。在最坏的情况下， SchemaAction.RECREATE_DROP_UNUSED操作会删除您的表并丢失数据。以下示例显示了一个简单的域对象：
【高等数学】【2】导数与微分 1. 导数概念 1.1 导数定义 1.2 简单函数的导数 1.3 单侧导数 1.4 导数的几何意义 1.5 函数可导性与连续性的关系 2. 函数的求导法则 2.1 函数的和、差、积、商的求导法则 2.2 正割函数的导数公式 2.3 反函数的求导法则 2.4 复合函数的求导法则 2.5 基本求导法则与导数公式【常用🔅】 3. 高阶函数 3.1 n阶导数 3.2 莱布尼茨公式 4. 隐函数及由参数方程所确定的函数的导数 相关变化率 4.1 隐函数的导数 4.2 对数求导法 4.3
有时，机器学习模型的可能配置即使没有上千种，也有数百种，这使得手工找到最佳配置的可能性变得不可能，因此自动化是必不可少的。在处理复合特征空间时尤其如此，在复合特征空间中，我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合，然而，在scikit-learn中，我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。
享元模式 如果在一个系统中存在多个相同的对象，那么只需共享一份对象的拷贝，而不必为每一次使用都创建新的对象。这里可以看出，享元模式是对象的结构模式。享元模式以共享的方式高效地支持大量的细粒度对象。 概述 享元模式采用一个共享来避免大量拥有相同内容对象的开销。这种开销最常见、最直观的就是内存的损耗。享元对象能做到共享的关键是区分内蕴状态(Internal State)和外蕴状态(External State)。 内蕴状态(Internal State)：存储在享元对象内部的，不随环境的改变而改变。 外蕴状
2、在一个函数内部定义的变量只在本函数范围内有效，也就是说只有在本函数内才能引用它们，在此函数以外是不能使用这些变量的。
作者通过对CNN中的基础模块中的结构冗余进行探索，提出了一种高效网络设计方案。作者首先引入了一种广义的复合核结构，它有助于进行更快的卷积操作(通过引入更高效的sum-pooling)。基于此，作者提出了Structured Convolution，并证实将卷积分解为sum-pooling+更小尺寸卷积有助减小计算复杂度与参数量，作者同时还证明了如何将其应用到2D和3D卷积核以及全连接层。更进一步，作者还提出一种结构正则化损害用于促进网络的具有上述性质架构，在完成训练后，网络在几乎不造成性能损失下进行上述分解。
本文介绍由中国科学技术大学和百度商业智能实验室等机构的研究人员合作发表于KDD 2021的研究成果：作者提出了一个基于图神经网络的模型SIGN（structure-aware interactive graph neural network），通过利用原子间的细粒度结构和相互作用信息来学习蛋白质-配体复合物的表征，从而更好地进行结合亲和力预测。SIGN由两部分组成：极坐标启发的图注意力层（PGAL）和成对相互作用池化（PiPool）。PGAL用来整合原子之间的距离和角度信息，进行三维空间结构建模。PiPool用来将蛋白质和配体之间的远程相互作用纳入模型中。在两个基准上的实验结果验证了SIGN的优越性。
Julia中没有class，也没有子类型的继承关系，所有具体类型都是最终的，并且只有抽象类型可以作为其超类型。Julia中的继承是继承行为，而不是继承结构。
复合糖作为糖类与蛋白质或者脂质结合的产物 ，在生物中分布广泛，具有重要的功能。GLYCAN 数据库收录了实验验证过的复合糖的信息，主要是结构信息。每条记录用G number 标识，比如 G00197。
这是卷积神经网络学习路线的的第二十二篇文章，要介绍的是2019年Google Brain的大作EfficientNet，论文全名为EfficientNet：Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks。
神经网络的快速发展离不开底层数学算法的演进。反向传播算法作为神经网络中学习的主力，最初是在20世纪70年代引入的，但其重要性直到1986年由一篇着名的论文才得到充分的重视，其作者是DavidRumelhart，GeoffreyHinton和RonaldWilliams。该论文描述了几种神经网络，而其中反向传播比其他早期的学习方法快得多，从而可以使用神经网络来解决以前不能解决的问题。 说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生： 📷 其对应的表达式如下： 上面式中的Wij就是相邻两层神经元之间的权值，它们就是深度
我们在上一篇.NET Core 3 WPF MVVM框架 Prism系列之数据绑定中知道prism实现数据绑定的方式，我们按照标准的写法来实现，我们分别创建Views文件夹和ViewModels文件夹，将MainWindow放在Views文件夹下，再在ViewModels文件夹下面创建MainWindowViewModel类，如下：
大家好，前面示例中都涉及过输入inputbox函数，但都是最简单的形式，本节就将补充inputbox输入函数的完整版，顺带简单说下复合语句和语句断行的知识。
复合赋值运算符可能刚一听觉得有点拗口，但是一旦提到赋值的话就会有等号=运算符号，那么什么是复合呢，看看下面的的表格大家就会很清楚，在所有的数学运算符的右边都加上了=等号运算符，这种写法的运算符就叫做复合赋值运算符。
导语：蛋白质在进化过程中，会发生氨基酸突变，破坏了残基之间的相互作用而导致蛋白质结构不稳定，若此时与突变残基具有相互作用的残基也随之发生突变，且构成新的相互作用，使蛋白质结构保持稳定，称这种变化为蛋白质共进化。本次介绍一篇由美国华盛顿大学霍华德休斯医学院研究团队于2014年5月发表在eLife上的一篇文章，该文章利用共进化信息实现了对蛋白质间残基-残基相互作用的鲁棒且准确的预测。
在TypeScript的早期版本中，不同的联合类型如果想互相访问其取值，它们参数的取值列表必须完全一致才行。
Power BI飞速发展，Excel也没有停滞不前。接下来几篇推文，打算分享一些Excel近几年推出的新函数。本文介绍的是Lambda，一个用来自定义函数的函数。稍微遗憾的是，这个函数只能在Mircrosoft 365订阅版中使用。
④在一个函数内部，可以在复合语句中定义变量，这个变量只在本复合语句中有效，这种 复合语句也称为“分程序”或“程序块”
该sdtv_mode命令定义用于复合视频输出的电视标准。在原始的Raspberry Pi上，复合视频在RCA套接字上输出。在其他Raspberry Pi上，除了Pi Zero和Compute Module之外，复合视频与声音一起输出到4极TRRS（“耳机”）插座上。在Pi Zero上，有一个标有“ TV”的未填充标题，用于输出复合视频。在计算模块上，可通过TVDAC引脚获得复合视频。默认值sdtv_mode是0
在一个函数内部定义的变量只在本函数范围内有效，也就是说只有在本函数内才能引用它们，在此函数以外是不能使用这些变量的。
数据库索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻整本书，数据库可以直接在索引中查找，在索引中找到条目后，就可以直接跳到目标文档的位置，这可以让查找的速度提高几个数量级。
ElasticSearch官网：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/getting-started-search.html
从本节开始，先详细介绍Elasticsearch Query DSL语法，该部分是SearchAPI的核心基础之一。
在之前的文章中，我们提到利用网络聚类算法可以从复杂的蛋白质网络中挖掘蛋白复合体或者相应的功能模块，其中MCODE算法是最常用的挖掘蛋白复合体的算法。
本次分享的是PLOS Computational Biology于2021年8月4日刊登的文章《Deep geometric representations for modeling effects of mutations on protein-protein binding affinity》，作者是来自分别来自清华大学的Xianggen Liu，Pengyong Li, Sen Song和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Yunan Luo以及彭健。在这次的研究中，作者团队开发了一个名为GeoPPI的深度学习框架。基于蛋白质的三维结构，GeoPPI首先通过自监督学习方案学习编码蛋白质结构拓扑特征的几何表示，然后将这些表示用作训练梯度增强树的特征，以预测突变后蛋白质-蛋白质结合亲和力的变化。
查询表达式(Query DSL)是一种非常灵活又富有表现力的 查询语言。 Elasticsearch 使用它可以以简单的 JSON 接口来展现 Lucene 功能的绝大部分。在你的应用中，你应该用它来编写你的查询语句。它可以使你的查询语句更灵活、更精确、易读和易调试。
上一篇，我们介绍了指针以及指针和数组的关系的基本知识，本篇我们继续讲讲有关指针的其他知识。
自从Alex net在2012年ImageNet挑战赛中获胜后，卷积神经网络就在计算机视觉领域中无处不在。它们甚至在自然语言处理中也有应用，目前最先进的模型使用卷积运算来保留上下文并提供更好的预测。然而，与其他神经网络一样，设计cnn网络的关键问题之一是模型缩放，例如决定如何增加模型的尺寸，以提供更好的准确性。
（a）变换前的三角形 （b）变换后的三角形 （c）程序显示结果
面向对象技术可以很好地解决一些灵活性或可扩展性问题，但在很多情况下需要在系统中增加类和对象的个数。当对象数量太多时，将导致运行代价过高，带来性能下降等问题。享元模式通过共享技术实现相同或相似对象的重用提高系统资源的利用率。
重载的运算符有特殊的名字的函数： 重载运算符名字由关键字operator 和其后要定义的运算符号共同组成。 重载的运算符也包含返回类型，参数列表，以及函数体。 重载运算符函数的参数数量与该运算符作用的运算对象数量一样多。比如 一元运算符有一个参数，二元运算符有两个参数。 注意·： 除了重载的函数调用运算符operator（）之外，其它重载运算符不能含有默认参数。
配置文件中以#开始的行，或者是前面有若干空格或者TAB，然后再跟#的行，都被认为是注释，也就是只对编辑查看文件的用户有意义，程序在读取这些注释行的时候，其实际的内容是被忽略的。
上周六解读了Google Brain在2019年的大作EfficientNet，可以在这个链接找到：卷积神经网络学习路线（二十二）| Google Brain EfficientNet。紧接着Google Brain又提出了这篇EfficientDet一举刷新MS COCO数据集的目标检测精度，今天就一起来看看这篇论文的核心思想吧。论文原文见附录，代码实现官方没开源，文后有一个别人复现的链接。
随着国家对汽车排放量要求的提高以及新能源汽车的快速发展，降低油耗、提升续航里程的需求促使轻量化成为目前汽车产业的重要发展趋势。白车身作为汽车的主要承载结构，由于其可设计性强、减重空间大，是各大厂商轻量化开发的重点。国际上目前主要采用车身轻量化系数作为轻量化设计的评价指标，轻量化系数越低则表示车身的轻量化设计越好，计算方法如下式：
Struts2之类型转换器 本人独立博客https://chenjiabing666.github.io 在我们接收表单的请求参数的时候其实默认的都是String类型，但是有时候我们需要其他的数据类型，比如int,double,float,Date。 其实前面表单的传值都是字符串形式的，但是为什么我们在JavaBean中定义了不同的类型的数据，Struts还是会正确接收表单传递过来的值呢，因为使用了Struts中的内建的类型转换器 传统的类型转换器 在Servlet中我们可以自己获取请求参数自己转换类型，通
函数调用语句由函数名、实际参数加上分号“；”组成。执行函数语句就是调用函数体并把实际参数赋予函数定义中的形式参数，然后执行被调函数体中的语句，求取函数值。通过调用函数printf（），来实现输出字符串的功能。
本章节将介绍有关计算过程（computational process）的知识。计算过程是存在于计算机里的一类抽象事物。在其演化过程中，这些过程会去操作一些被称为数据（data）的抽象事物。而人们则会创造程序（programs）来指导这些过程。在正常工作的计算机里，一个计算过程将精密而准确地执行相应的程序。
谷歌提出了一种新型CNN网络EfficientNet，该网络具备极高的参数效率和速度。
事实上，许多函数式接口，比如用于传递Lambda表达式的 Comparator 、 Function 和 Predicate 都提供了允许你进行复合的方法
此次为大家分享的是来自Nature Communiations 上的一篇题为”Protein complex prediction using Rosetta,AlphaFold, and mass spectrometry covalent labeling” 的文章，来自俄亥俄州立大学化学与生物化学系。
其实，我对于EfficientNet流派的网络是排斥的，暴力搜索的方法看起来跟创新背道而驰，总觉得不太光彩，这对于深度学习的良性发展会产生一定的负面影响，EfficientNet可能是这个算力爆炸时代的必经之路吧，对工业界来说还是有一定的可取之处的。
目录 4.4 编程实例——三角形与矩形变换及动画 4.4.1 自定义矩阵变换实例——三角形变换 4.4.2 OpenGL几何变换实例——矩形变换 4.4.3 变换应用实例——正方形旋转动画 4.4
由一下三个复合而成。 @SpringBootConfiguration，@EnableAutoConfiguration，@ComponentScan
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