PSI4是一款用C++和Python编写的开源量子化学程序。除支持大部分常见的计算方法和任务外，PSI4还支持一些比较有特色的功能，如对称匹配微扰理论(SAPT)能量分解、CCSD(T)的解析梯度等。最新的介绍可参见论文：J. Chem. Phys. 152, 184108 (2020)。
之前阐述了模型本身的评价指标：混淆矩阵、F1值、KS曲线、count_table和ROC曲线AUC面积，本文介绍模型稳定性指标PSI。
有很多不同方案能把分子的电荷分布投射到原子上，例如Mulliken、Löwdin以及NPA电荷等。有一类基于拟合静电势的电荷，如CHELPG、Merz-Kollman (MK)和RESP电荷。RESP电荷因在AMBER和GAFF力场中的使用而闻名。
在风控中，风险意味着不确定性，不确定性越强意味着越不可控，做数据化风控也是同理，追求的就是让确定性越来越强，转换成统计概率论来说就是不断提高我们的胜算的概率。当然，没有任何人可以做到100%的确定，因为没有人是上帝视角，所以在风控决策过程中总会产生错杀或者误放。
PSI这个指标我们在风控建模前后都是需要密切关注的，这个指标直接反映了模型的稳定性，对于我们评估模型是否需要迭代有着直接的参考意义。今天我将从下面几方面来介绍一下这个指标。
\[H\left|\psi(t)\right>=E\left|\psi(t)\right> \]
什么是JSON文件 JSON文件是一种轻量级的数据存储和交换格式，其实质是字典和列表的组合。这在定义生信分析流程的参数文件中具有很好的应用。 { "公众号": { "名字": "生信宝典", "宗旨": "为生信服务", "正确地打开方式": [ "阅读", "置顶", "转发" ] } } 在Python中解析JSON是通过如下代码完成的
https://developer-public-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/column/column/10335061/20230218-68017941.png
8月4日下午15:00顶象第三期业务安全大讲堂正式开讲。本期业务安全大讲堂由顶象研发总监管胜老师进行分享，针对信贷风控，管胜老师就评分卡模型做了深入浅出的讲解，深刻剖析了评分卡模型的原理、如何构建评分卡模型以及评分卡模型如何评估、应用、跟踪等问题，不仅让大家对信用贷有了更深的理解，同时对评分卡模型的构建产生了极大关注度。
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。 背景 在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。在过去，我们部署监控的方式为： 风控要素负责同学在要素上线前，通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化； 将监控指标运算结果出库mysql\tbase，用于指标的展示和告警； 告警系统轮询指标是否异常，如异常则通过企业微信等推送告警消息。 这种
检索关于TCGA可变剪切的相关文献。虽然总的数量并不是很多，但是其在2019年猛增为49，在2020年的上半年发文数量也达到了2019的一半，说明可变剪切研究在生信方面的热度有上升的趋势。
这是一款 SpaceX Falcon 9 第一级火箭的垂直火箭着陆模拟器，该模拟器用 Python 3.5 开发并且在 OpenAI Gym 环境中编写。该模拟器采用的是 Box2D 物理引擎，环境和 Lunar Lander 类似。以下为演示动画：
声明：非常感谢Carina投稿，全文由Carina撰写，主要对生信的可变剪切相关内容作了一定的梳理。
KLMK在android中存在了很长的时间，其基本原理是基于minfree来控制kill 相关的app的相关测试。例如下一组配置，/sys/module/lowmemorykiller/parameters/minfree ：15360,19200,23040,26880,34415,43737；/sys/module/lowmemorykiller/parameters/adj ： 0,1,2,4,9,10. 表示当系统可用内存低于26880个page的时候杀oom_score_adj>=4的进程。
AI 框架是 AI 算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是现阶段 AI 算法开发的必备工具。
这周因为一些原因需要整理一些风控建模的知识点，顺便在这里整理一下，一起来回顾回顾。
求解N-S方程最大难处就是压力和速度场是耦合的。如何处理压力是核心问题，涡量-流函数方法很好的解决了该难题。将求解速度场和压力场转变为求解涡量和流函数。
Apple 的离线文件共享服务 AirDrop 已集成到全球超过 15 亿的终端用户设备中。 本研究发现了底层协议中的两个设计缺陷，这些缺陷允许攻击者了解发送方和接收方设备的电话号码和电子邮件地址。 作为补救，本文研究了隐私保护集合交集(Private Set Intersection)对相互身份验证的适用性，这类似于即时消息程序中的联系人发现。 本文提出了一种新的基于 PSI 的优化协议称为 PrivateDrop，它解决了离线资源受限操作的具体挑战，并集成到当前的 AirDrop 协议栈中。 实验证PrivateDrop保留了AirDrop的用户体验，身份验证延迟远低于一秒。PrivateDrop目前已开源（https://github.com/seemoo-lab/privatedrop ）。
稳定性指的是参与对比两者相同指标差异性很小。机器学习使用训练数据（训练集和验证集）建模，使用测试数据模拟生产环境数据测试模型结果，其建模的假设是：训练数据涵盖了该问题所有的案例数据，即训练数据和测试（生产）数据之间的差异是很小的。
非线性系统状态估计是一大难点。KF（Kalman Filter）只适用于线性系统。EKF（Extended Kalman Filter）利用泰勒展开将非线性系统线性化。可是，EKF在强非线性系统下的误
数据集为GSE149638， 2x101 bp paired-end RNA-seq，Illumina HiSeq 2500 with poly-A selection。源于健康人的M0和M1 macrophages。原始数据M0和M1各有48个重复。全部使用还是需要耗费一定时间和计算资源的，这里就各挑选3个重复进行练习。
👉腾小云导读 随着云数据中心应用程序对内存的需求持续增长，TencentOS“悟净”——服务器内存多级卸载方案应运而生。“悟净”利用OS内核侧进行内存优化的天然优势，保障业务内存使用性能前提下，将较冷的内存换出至较便宜的设备上，从而降低整机的内存消耗，提高内存资源利用率，通过平滑降配、负载调压、内存超卖等手段实现降本增效，助力业务和客户商业增值。下面跟着本篇文章，来了解一下TencentOS“悟净”的强大之处吧！ 👉看目录，点收藏 1 业界面临的问题与机遇 1.1 高昂的内存成本 1.2 内
需要把数字类型转化为字符串类型，再进行连接 第一种 df1 = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']}) df1['period'] = df[['Year', 'quarter']].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1) df1 Year quarter period 0 2014 q1 2014q1 1 2015 q2 2015q2 第二
如果流体没有粘性，也就是理想流体，我们就可以借助流函数求解速度场，再通过流函数的导数运算计算速度场。流函数满足拉普拉斯方程，谢天谢地，幸好是拉普拉斯方程，求解简单的很，完全与前面的温度场扩散方程一样了：二维流动的计算域网格中，如网格均匀，则中间节点的流函数为四个直接相邻节点流函数的平均值，这与温度场完全一致。如果网格不均匀，稍微要复杂一点点。
当我们使用分子力场进行分子动力学模拟时，通常包括成键相互作用（键长项、键角项和二面角项）和非成键相互作用（范德华力）。而其中成键相互作用，可以根据作用的范围，进一步定义成1-2相互作用、1-3相互作用和1-4相互作用，也就是键长键角和二面角。在FF19SB力场中，为了进一步提升力场模拟的精确度，引入了一个CMAP参数，用于计算
yum install perl* –skip-brokenyum install php* –skip-broken
/* 右边细线边框，使用：伪元素+定位实现 */ .bg-r{ position: relative; } .bg-r::after{ content: ""; width: 1rpx; height: 100%; background-color: #f1f1f1; position: absolute; right: 0; top: 0; } /*中间的分割块*/ .division{ width: 100%;
尽管攻击性行为是普遍存在的，对生存至关重要，但动物或人类的“无法控制”和异常攻击性行为可能会产生严重的不良后果或社会成本。对攻击行为的研究表明，不同的神经环路可能在特定的内部和外部条件下调节攻击。此外，人类病理性攻击的特点是，在没有外部威胁的情况下，可能会爆发各种不适当且无法控制的冲动性攻击，这意味着大脑中的某些环路可能编码一般的攻击性反应。然而，大脑中是否存在协同环路，以及它们如何调节共同构成各种攻击行为的内部状态和行为活动模式，目前尚不清楚。
在上一篇文章中，我们讨论了在分子动力学里面使用LINCS约束算法及其在具备自动微分能力的Jax框架下的代码实现。约束算法，在分子动力学模拟的过程中时常会使用到，用于固定一些既定的成键关系。例如LINCS算法一般用于固定分子体系中的键长关系，而本文将要提到的SETTLE算法，常用于固定一个构成三角形的体系，最常见的就是水分子体系。对于一个水分子而言，O-H键的键长在模拟的过程中可以固定，H-H的长度，或者我们更常见的作为一个H-O-H的夹角出现的参量，也需要固定。纯粹从计算量来考虑的话，RATTLE约束算法需要迭代计算，LINCS算法需要求矩阵逆（虽然已经给出了截断优化的算法），而SETTLE只涉及到坐标变换，显然SETTLE在约束大规模的水盒子时，性能会更加优秀。
https://cloud.tencent.com/developer/news/841752
随着数字经济时代的到来，数据已成为一种基础性资源。然而，数据的泄漏、滥用或非法传播均会导致严重的安全问题。因此，对数据进行隐私保护是现实需要，也是法律要求。隐私集合求交（Private Set Intersection, PSI）作为解决数据隐私保护的方案之一，受到广泛关注和研究。
Google 在android P 推出了ULMK 基于 用户空间的LMK。ULMK 是基于PSI （pressure stall information）信息来notify lmkd 来kill 进程。PSI 是ULMK基础。
如果是6~16个转录组样品的测序的fastq数据，需要走转录组高级分析，比如可变剪切，融合基因，de novo的lncRNA组装，我们仅仅是收取一个计算机资源的费用，800到1600元人民币即可，并且提供全套代码。不管是公共数据集还是你自己的实验测序数据，一样的费用！我们会代替你跑如下所示的流程：
现在有了更方便的技术，叫做Docker。简而言之，Docker技术是将应用封装成一个包，封装的时候把应用需要的环境也包进来了。这个打好的包被称为镜像(image)，基于镜像可以开启一个容器(container)，容器与操作系统底层直接交互并且可以执行。有个这个技术，我们就可以拿过来容器直接用，免去了编译、链接库等等的劳顿。重要的是能快速出结果。
坐标变换、旋转矩阵，是在线性空间常用的操作，在分子动力学模拟领域有非常广泛的应用。比如在一个体系中切换坐标，或者对整体分子进行旋转平移等。如果直接使用Numpy，是很容易可以实现的，只要把相关的旋转矩阵写成numpy.array的形式即可。但是在一些使用GPU计算的深度学习框架中，比如MindSpore框架，则是不能直接支持这样操作的。因此我们需要探索一下如何在MindSpore框架中实现一个简单的旋转矩阵，并使用旋转矩阵进行一些旋转操作。
我们通常会使用 load average 了解服务器的健康状况，检查服务器的负载是否正常。但 load average 有几个缺点：
查看部署的应用。包括请求、Session、jsp等统计信息。预编译jsp为servlet等功能。
Object oriented classes work much like classes in other languages. Learn how to create them and use them, learn the difference between class variables and instance variables, creating class methods, and learn how to create classes that inherit from other classes.,
希腊字母的粗体效果 , 使用 \boldsymbol{ } 包裹希腊字母即可 , 如下示例 :
首先之前博客提到过使用JDK自带的JVM监控工具、Psi-Probe Tomcat监控工具以及Javamelody，也提到了Psi-Probe的强大，但是Psi-Probe针对jar包运行的SpringBoot项目目前是没法监控到的，要想监控到SpringBoot项目就需要将项目打包成war并放置到Tomcat中启动，所以本次博客就要围绕针对SpringBoot集成神器Actuator完成对应用系统的监控。
pstore最初是用于系统发生oops或panic时，自动保存内核log buffer中的日志。不过在当前内核版本中，其已经支持了更多的功能，如保存console日志、ftrace消息和用户空间日志。同时，它还支持将这些消息保存在不同的存储设备中，如内存、块设备或mtd设备。 为了提高灵活性和可扩展性，pstore将以上功能分别抽象为前端和后端，其中像dmesg、console等为pstore提供数据的模块称为前端，而内存设备、块设备等用于存储数据的模块称为后端，pstore core则分别为它们提供相关的注册接口。
不到一天，相关推文就已经有2000多赞，Hacker News论坛上盖了200多楼。
在前两期推送中，我和大家分别介绍了“MendelianRandomization”的IVW和median-based方法，并详细介绍了这两种方法的参数以及使用建议。在这一期的内容中，我将和大家一起学一下“MendelianRandomization”包的MR-Egger法和Maximum likelihood法，后者我们通常译作极大似然估计法。
在做文本挖掘的时候，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但是也有时候需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。
本文详细列举一些谱特征的公式定义，做业务的时候，再也不用为脑海里捉襟见肘的特征发愁了！！！
1bar=10^5Pa Psi为英制压力单位. “磅力每平方英寸（1bf/in2）为1psi=6894.76 pa； 1bar等于10的5次方=10^5 pa ；1atm等于一个标准大气压=101325pa ；1at等于一project大气压（千克力每平方厘米kgf/cm2）=98066.5pa， 以上均为不同场合使用的压单位，相互可换算 另: 经常使用压力计量单位及其标识符号： ▲ 兆帕（MPa）; 千帕（kPa）; 帕（Pa） ※:压力单位的兆帕符号为 MPa 不要书写为 Mpa mpa ; 千帕符号 kPa 不要书写为 KPa Kpa 或 kpa; 帕的符号 Pa 不要书写为 pa ▲ 磅力/英寸2（lbf/in2, psi） ※:压力单位的磅力/英寸2符号为 lbf/in2, psi 不要书写为 Ibf/ln2 Psi ; ▲ 毫米汞柱（mmHg） ※:压力单位的毫米汞柱符号为 mmHg 不要书写为 mmhg ; ▲ 英寸汞柱（inHg） ※:压力单位的英寸汞柱符号为 inHg 不要书写为 inhg ; ▲ 毫米水柱（mmH2O） ※:压力单位的毫米水柱符号为 mmH2O 不要书写为 mmh2O ; ▲ 英寸水柱（inH2O） ※:压力单位的英寸水柱符号为 inH2O 不要书写为 inh2O ; ▲ 千克力/厘米2（kgf/cm2） ※:压力单位的千克力/厘米2符号为 kgf/cm2 不要书写为 Kgf/cm2 ; ▲ 物理大气压（atm） ※:压力单位的物理大气压符号为 atm 不要书写为 Atm ; ▲ 巴（bar）; 毫巴（mbar） ※:压力单位的巴和毫巴符号为 bar 和 mbar 不要书写为 Bar 和 mBar ; ● 托（Torr） ※:压力单位的托符号为 Torr 不要书写为 torr .
论文在第二部分先提出了贪婪算法框架，如下截图所示： 接着根据原子选择的方法不同，提出了SWOMP（分段弱正交匹配追踪）算法，以下部分为转载《压缩感知重构算法之分段弱正交匹配追踪(SWOMP)》 分段弱
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