函数式编程已经成为现代JavaScript开发中的一种主要范式。它提供了一种更清晰、更模块化、更可维护的代码编写方式。随着ECMAScript 2017（通常称为ES8）的发布，JavaScript引入了一些新的语法和功能，进一步提高了函数式编程的能力。本文将深入探讨ES8中的一些关键特性，并演示如何使用这些特性进行函数式编程实践。
环状RNA是一类不具有5' 末端帽子和3' 末端poly(A)尾巴、并以共价键形成环形结构的非编码RNA分子。已知环状RNA在人类组织和细胞中广泛表达，并在生理或病理过程中起着重要的调节作用。例如起miRNA海绵的作用，调控基因转录并与RNA结合蛋白相互作用等。对circRNA的形成和功能机制的进一步研究将有助于我们在转录水平上了解生命活动的复杂性。
对象是一种非常重要的数据类型,他是一种自包含的数据集合,包含在对象里面的数据可以通过属性和方法两种形式来访问; 1.属性是隶属于某个特定对象的变量; 2.方法是只有某个特定对象才能调用的函数; 而对象就是有一些属性和方法组合在一起而构成的一个数据实体； 对象的类型分为: 1.用户定义对象(通过JavaScript自定义的对象)； 2.内建对象 JavaScript内部自己定义的对象,如Array,Math,Date等； 其实当我们使用new 关键字去初始化一个数组的时候,其实是在创建一个Array对象的新实
设计模式是软件开发领域多年来的经验总结以及最佳实践，使用设计模式不仅可以让我们编写可重用的底层代码，更有助于构建一个稳健可靠的整体系统架构。
最近,读了一些外文,觉得这篇现代web开发方法的文章还可以,就翻译了一下,尽我最大的努力,蹩脚的英文很是费尽,其中有的夹杂了一些自己粗浅的理解,如果有误导,请多多包涵,还请路过的老师多提意见和指正,如果你想阅读英文原文,可直接扫文末下方二维码阅读即可
随着构建无国界元宇宙方面的炒作越来越甚，苹果公司采用的一种开源文件格式俨然枯木逢春，其起源可以追溯到30年前。 在本周开幕的GPU技术大会之前发布的新闻发布会上，英伟达Omniverse平台副总裁Richard Kerris将Universal Scene Description（通用场景描述，即USD）称为是“3D的HTML”。 如今英伟达支持这种文件格式，视为在其Omniverse软硬件平台上构建协作式元宇宙的一个关键部分，许多公司可以通过该平台构建和渲染复杂的3D世界、AI模型以及动画化身。 专家小
人类非常善于将东西归类。编程中有一种数据类型叫对象，就是一种将数据的行为和数据本身归类的方法。这样能帮助设计并理解大段的代码。事实上，面向对象的编程方法在许多程序语言中都有，很多软件都是靠它编写出来的，大家普遍认为它是一种良好的编写代码的方法。
多年来我一直在SQL中使用“between”函数，但直到最近才在pandas中发现它。
Key words: ensemble learning、bagging、AdaBoost、Stacking
Dash是基于Flask的Python可视化工具，严格说来由三个部分组成，首先是Flask提供了标准web环境，再次是plotly这个图表可视化工具，最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart，但就集成性和可视化而言，与dash还是有一定差距。
avaScript中的对象是一种复杂的数据类型，用于存储和组织相关数据和功能。对象由一组键值对组成，其中键是字符串或符号，值可以是任意的JavaScript数据类型，包括其他对象。对象提供了一种将数据和行为组合在一起的强大方式，可以通过访问对象的属性和调用对象的方法来操作和操作数据。
箭头函数是ES6语法中加入的新特性，而它也是许多开发者对ES6仅有的了解，每当面试里被问到关于“ES6里添加了哪些新特性？”这种问题的时候，几乎总是会拿箭头函数来应付。箭头函数，=>，没有自己的this , arguments , super , new.target ，“书写简便，没有this”在很长一段时间内涵盖了大多数开发者对于箭头函数的全部认知（当然也包括我自己），如果只是为了简化书写，把=>按照function关键字来解析就好了，何必要弄出一个跟普通函数特性不一样的符号呢？答案就是：函数式编程（Functional Programming）。
数据挖掘又称知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database），即“从数据中挖掘知识”。 丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求，这种情况被描述为“数据丰富，但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展：
在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。相关语法如下：
假如你有一个一千列和一百万行的数据集。无论你从哪个角度看它——小型，中型或大型的数据——你不可能看到它的全貌。将它放大或缩小。使它能够在一个屏幕里显示完全。由于人的本质，如果能够看到事物的全局的话，我们就会有更好的理解。有没有办法把数据都放到一张图里，让你可以像观察地图一样观察数据呢？ 将深度学习与拓扑数据分析结合在一起完全能够达到此目的，并且还绰绰有余。 1、它能在几分钟内创建一张数据图，其中每一个点都是一个数据项或一组类似的数据项。 基于数据项的相关性和学习模式，系统将类似的数据项组合在一起。这将使数据
AutoML和神经结构搜索(NAS)是深度学习城堡的新国王。它们是一种快速的方法，可以在不需要太多工作的情况下为机器学习任务获得很高的准确性。
今天给大家介绍香港科技大学的Yilun Jin等人在AAAI 2020发表的一篇文章“GraLSP:Graph Neural Networks with Local Structural Patterns”。作者在文章中提出了一个新的图神经网络模型——GraLSP，针对当前GNN难以识别局部结构模式这一缺点，该模型通过随机匿名游走将局部结构模式纳入节点的邻域特征聚合中，充分利用结构模式使得该模型能够在多个数据集上的各种预测任务中优于其它模型。
今天开始，我将陆续将 ng 的学习笔记整理出来，还是像在写 backboneJs 时一样，每篇一语o_o.
不得不说，Jupyter对于表的处理真的是越来越方便了，很多库可以直接实现可视化操作，无需写代码。但是这还不够，最近看到一个神器叫Mito，它真的是做到了无需写一行代码，而且手动的操作可以自动转换为代码，供后续批量化操作，这简直不要太爽。
要让一个项目加速发展，而不是被其自身的历史包袱所拖累，需要一个能与之良好协作的设计，它会带来改变。一个柔性设计。
今天为大家介绍的是来自Michel F. Sanner团队的一篇论文。深度学习（DL）方法在预测蛋白质结构方面取得的准确性进展，以及它对结构生物学产生了深远影响。AlphaFold2是一个DL方法，已经在预测蛋白质-肽相互作用方面进行了评估，结果显示其性能显著优于RoseTTAfold和传统的对接方法PIPER-FlexPepDock。随后，新的AlphaFold2模型专门用于预测多聚体组装，此外新的从头开始折叠模型OmegaFold也已经发布。作者评估了这些新的DL折叠模型在对接蛋白质-肽相互作用时的成功率，并将其与他们的最新专注对接软件AutoDock CrankPep (ADCP) 进行了比较。评估使用相同的数据集和性能度量标准来进行。
学会 HTML 对写博客非常有帮助，比如这篇作业就是使用 markdown 编写的，在markdown中可以内嵌HTML标签，来让自己的文章更好看。例如下面我就使用了 标签来处理了部分文字。
自学Python要按照什么样的学习顺序？首先要有一个详尽的学习大纲，对于学习Python的各种知识点要安排的详略得当，做到由易到难，循序渐进，才能长久的坚持学下去。除了基础的理论知识，项目实战也是自学Python必不可少的环节。下面来和大家详细讲讲自学Python的路线，感兴趣的小伙伴赶紧接着往下看吧！
Apache Hive 在 2010 年作为 Hadoop 生态系统的一个组成部分突然出现，当时 Hadoop 是进行大数据分析的新颖且创新的方式。
今天为大家介绍的是来自Peng Yin研究团队的一篇关于蛋白质表征的论文。蛋白质是生命的基本构建单元，在生物学中扮演着重要的功能角色。作者提出了一个多模态深度学习框架，用于融合约1百万个蛋白质序列、结构和功能注释（MASSA）。通过多任务学习过程和五个特定的预训练目标，提取了细粒度的蛋白质域特征。通过预训练，多模态蛋白质表示在特定的下游任务中取得了最先进的性能，如蛋白质性质（稳定性和荧光性），蛋白质-蛋白质相互作用，以及蛋白质-配体相互作用，同时在二级结构和远源同源性任务中取得了竞争性结果。
对图像中的视觉内容进行归纳和总结,并使用合适的词汇与合理的语法结构将其重新组织并表达出来,是图像标题生成与描述的主要研究内容。 如图 1 所示,首先对图像中的视觉内容进行解析,将其转换成视觉语义编码,然后根据编码内容进行解码,将其映射到语言空间中,生成相关词汇,并组合成用词准确、结构合理的自然语言。 本节围绕该基本框架,从视觉特征提取、视觉语义选择和模型设计与优化等方面,介绍当前流行的方法和模型架。
琳琅满目的乐高积木，通过一块又一块的叠加，可以创造出各种栩栩如生的人物、景观等，不同的乐高作品相互组合，又能为爱好者带来新的创意。
原文中在http请求拿到获取到数据后，最初使用了forEach实现了手动流程管理，于是原文提出了优化设想，试图探究如何依赖响应式编程的特性将手动的数据加工转换改造为对流的转换，好让最终的消费者能够拿到直接可用的数据，而不是得到一个响应后手动进行很多后处理。在代码层面需要解决的问题就是，如何在不使用手动遍历的前提下将一个有限序列中的数据逐个发给订阅者，而不是一次性将整个数据集发过去。
https://docs.mongodb.com/manual/aggregation/
主成分分析（PCA）是一种统计算法，用于将一组可能相关的变量转换为一组称为主成分的变量的不相关线性重组。简而言之，主要组成部分，ÿ，是我们数据集中变量的线性组合， X，那里的权重， ËĴŤ是从我们的数据集的协方差或相关矩阵 的特征向量导出的。
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似JavaScript的可视化库如D3.js，Raphaël，以及Paper.js，以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG，以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很多网站项目
scikit库中提供了一些数据，这里使用iris数据集，是一种鸢尾属植物，所给数据中包括两种类型的花，目的是根据所给信息判断两种花分别属于哪一类。也就是说找到区分这两种花的方法。
本文作者是 Kanda 的机器学习工程师 Daniel Rothmann，他对一切具有变革性的事物都感兴趣，这里是他在和客户合作的过程中总结出的小数据处理方法。雷锋网整理。
XGBoost是一个开放源码库，提供了梯度增强决策树的高性能实现。一个底层的C++代码库和一个Python接口组合在一起，形成了一个非常强大但易于实现的软件包。
所以很容易读取它们，后进行降维聚类分群，但是文章里面的分群让我第一眼看起来很诧异：
【导读】 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。然而， 对于数据可视化的开发者来说， 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法， 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。 ClearStory Data的两位数据可视化开发人员Nate Argri
生成AI模型倾向于学习复杂的数据分布，这就是为什么它们擅长于生成类似人类的语言，以及以假乱真的汉堡和人脸图像。但是训练这些模型需要大量标记数据，并且根据手头的任务，必要的语料库有时会供不应求。
集成学习(Ensemble learning)是这样一个过程，按照某种算法生成多个模型，如分类器或者称为专家，再将这些模型按照某种方法组合在一起来解决某个智能计算问题。集成学习主要用来提高模型（分类，预测，函数估计等）的性能，或者用来降低模型选择不当的可能性。集成算法本身是一种监督学习算法，因为它可以被训练然后进行预测，组合的多个模型作为整体代表一个假设（hypothesis）。
以下内容由Mockplus团队翻译整理，仅供学习交流，Mockplus是更快更简单的原型设计工具。 众所周知，心理学在APP的用户体验设计中起着非常重要的作用。通过了解我们的设计是如何被感知的，
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
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介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
在这篇博客中，我们会探究JavaScript全局变量的运行机制。其中，有些有趣的现象将会起到关键作用，如作用域范围、全局对象等等。
适配器理解很简单， 一个中国人，一个美国佬，一个翻译官 ，中国人说话，美国佬听不懂，通过翻译官的翻译 美国佬听懂了 ，
互联网文化的兴起，让NLP研究员也是压力山大，不光要搜集传统的语料，新兴的各种梗表达的微妙情绪也只能让机器学习模型直呼看不懂。
互补原则：该原则规定，为了更全面、更准确地描述数据对象，应该使用多个视图。在多视图数据的上下文，每个视图都足以完成特定的知识发现任务。然而，不同的视图通常包含相互补充的信息。例如，在图像处理领域，每幅图像都由不同类型的特征来描述，如lbp、sift和hog，其中lbp是一种强大的纹理特征，sift对图像的光照、噪声和旋转具有鲁棒性，而hog对边缘信息敏感。因此，有必要利用这些相互补充的信息来描述这些数据对象，并对内部集群提供更深入的见解。
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Protein–RNA interaction prediction with deep learning: structure matters 论文摘要：
作者：Justin Ellingwood 翻译：云监控团队 指标、监控、告警系统的重要特质 尽管每个监控程序或服务都各有利弊，但是做的比较好的通常具备一些重要的特性。以下是用户评估监控系统时可参考的一些更重要的特征。 01 独立于大多数其它基础架构 合格的监控系统的最基本要求之一是独立于其他服务之外。虽然有时将服务组合在一起是有用的，但监控系统的核心职责是可以诊断问题，以及监控系统与被监控系统的关系意味着独立访问的重要性。虽然监控系统会不可避免地对它监控的系统产生一些影响，但是应该把问题定位追踪时对性能
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