Vue 组件的基本使用 在这个 HTML 文档中，基于组件功能实现 Web 编程语言列表渲染功能如下： 组件和全局 Vue 对象很相似，继承了它的几乎所有属性，除了 HTML 根元素，然后在全局对象作用的容器中通过组件名引入即可实现该组件的渲染，渲染时使用的是组件对象的 template...、嵌套、架构。...接下来，我们就来逐一介绍 Vue 组件支持的语法、组件间的通信和嵌套，并基于这些功能特性构建复杂的功能模块。 组件嵌套和代码复用 我们首先来看下组件之间的嵌套调用。...>' }) 这里我们使用了 表示从调用该组件的父作用域中传递文本来渲染，该功能称之为插槽，后面我们会详细介绍插槽的使用和语法，这里先了解即可
使用Enzyme简化测试代码 我们常常会提到，测试代码对于复杂代码库的可维护性至关重要，但是测试代码本身的易于理解和编写，以及可读性和可维护性也同等重要。...shallow方法只会渲染出组件的第一层DOM结构，其嵌套的子组件不会被渲染出来，从而使得渲染的效率更高，单元测试的速度也会更快。...或Android上的Native代码，因此无法再使用基于DOM的测试工具了。...事实上，我们可以通过欺骗React Native让它返回常规的React组件而不是Native组件，然后就又能愉快地使用传统的JavaScript测试库来单独测试React Native组件逻辑。...react-native-mock这个辅助库，这是一个使用纯JavaScript将全部的React Native组件进行mock的第三方库，只需要导入这个库就可以对React Native组件进行渲染和测试
它在测试过程中使用 Vite 开发服务器来转换你的文件，并监听你的应用程序的相同配置（通过vite.config.js），从而消除了使用Jest等测试替代品所涉及的重复工作。...如何使用 Vitest 来测试组件 安装 Vitest 在项目中使用 Vitest 需要 Vite >=v2.7.10 和 Node >=v14 才能工作。...我们应该测试什么？ 现在我们对需要测试的组件的结构有了了解，我们可以再思考一下，这个组件需要做什么，以达到预期的功能。 我们的测试需要检查以下内容： 该组件根据通知类型渲染出正确的样式。...安装测试依赖项 在编写单元测试时，可能会有这样的情况：我们需要用一个什么都不做的假组件来替换组件的现有实现。...建立 Vitest 单元测试 首先使用 describe 方法将测试分组。
Go 接口嵌套组合的使用方法 package rocket import ( "code.byted.org/ecom/compass_data_index/driver" "code.byted.org...RocketFetcher{ &service.BasicInfoServiceImpl{}, &driver.NavigatorDriver{}, } } gomock 测试...stub 代码生成 使用 -aux_files 指定内嵌接口的 pkg1=path1,pkg2=path2.
本篇教程是 JavaScript 测试系列实战 的第一篇教程，首先介绍了测试的类型，然后主要通过一个 React 项目教会你如何使用 Jest 编写第一个测试，然后使用 Enzyme 对 React 组件进行浅层渲染...，以方便对不同层次的组件进行细粒度测试，当学习了这篇教程之后，你将对基础的测试编写、组件的测试有一个比较好的了解。...因此这里建议直接使用 npx jest 执行测试。 编写第一组测试 每个测试文件通常有多个测试用例。Jest 允许我们通过 describe 函数对测试用例进行分组，它创建了一个可以组合多个测试的块。...函数不同，测试一个 React 组件还需要两个关键的问题：1）怎么渲染待测试的组件；2）怎么测试渲染出来的组件。...配置 jest-enzyme 你应该还记得，在刚才的测试代码中，我们还是使用了 Jest 自带的 Matcher（toEqual）。
但在生物体内，新陈代谢反应却可以在极为温和的条件下高效进行，这主要归功于重要的有机催化剂——酶。...一直以来，人们在深入研究酶分子结构与功能的同时，也在持续探究酶促反应的影响因素。...研究酶促反应速率以及各种因素对酶促反应速率影响机制的科学，被称为「酶促反应动力学」，在研究中，酶在特定反应中的催化效率通常通过酶动力学参数 (enzyme kinetic parameters) 来衡量...两大关键组件：表示模块+机器学习模块 研究团队提出的 UniKP，能提高根据给定的酶序列和底物结构预测 kcat、Km 和 kcat / Km 的准确性。...UniKP 框架由两个关键组件组成——表示模块 (representation module) 和机器学习模块。
今天我们来聊聊JMeter上的基本组件以及它们的用法。 看一组简单的用法：线程组+用户参数管理器+HTTP取样器+HTTP请求头管理器+JSON提取器+JSON断言+调试取样器+察看结果树。...JSON提取器，在请求执行后，需要用到响应结果中的参数时，可以使用JSON提取器，作为参数，在以后的请求中使用。...return "{\"state\":200,\"code\":\"0\",\"message\":\"Hello JMeter\"}"; } 今天的分享就到此结束了，下期会挑几个重点的组件聊一聊
评论包装器布局 - 使用CSS Subgrid 另一个解决方案是使用CSS子网格（subgrid）来构建嵌套评论布局。坦率地说，这将需要更多的CSS代码，但是探索新的CSS特性的潜力是非常有趣的。...这意味着：“从第一列到最后一列，让评论组件横跨全部列”。这样做有助于避免在嵌套的每个深度中手动输入列号。...请参考以下示意图： 你的第一反应可能会误导你：「嗨，这看起来就像一个带有左边框和底部边框以及左下角的边框半径的矩形。」...我甚至还没有考虑评论组件。 让我们仔细看一下评论组件： 乍一看，这似乎是使用 flexbox 的绝佳场景。我们可以通过 flexbox 将头像和评论框显示在同一行上。...我将重点介绍一些我认为适合使用现代CSS的有趣技巧。 改变用户头像大小 在回复嵌套在评论中时，用户头像的大小将变小。这样做有助于在视觉上更容易区分主评论和回复。
目前虽然已有基于数据库和反应规则的生物合成路径预测工具，但由于本身已知的酶反应数量不足，且由于不同酶的催化杂泛性和专一性也不同，导致现有反应规则（模板）无法很好地反映酶的催化功能。...因此，对于以酶催化反应为主的生物合成来说，现有基于模板的方法给出的反应路径在实际中常常无法通过相应的酶来催化，并且对于许多生源合成步骤较长，结构较复杂的天然产物，并没有相似度较高的反应模板与之匹配。...给定目标天然产物，BioNavi-NP可在几分钟内给出其到指定分子砌块（building block）的多条路径，并根据已知反应或酶对路径进行打分排序。...预测的反应途径将按照计算成本、长度和生物体特定的酶进行分类。 图3：BioNavi-NP网站输出结果示意图。...实验评估表明，BioNavi-NP模型在内部测试集及多个外部独立公共测试集上都显示出了优异的性能。网站工具的搭建以及酶预测工具的嵌入，使得研究者们能够便利地使用该工具进行合成生物学的研究。
import numpy as np 目标 使用numpy实现多层感知机的正向和反向传播 层次构建 全连接层 正向传播 正向传播的公式为：$Y = f(W \times X + b)$，其中，Y为输出，...self.weight += self.optimizer(self.weight_grad) self.bias += self.optimizer(self.bias_grad) 代码测试...relu_grad[self.result > 0] = 1 return grad * relu_grad def step(self): pass 其他组件构建...y_pre + (1-y)/(1-y_pre) return loss,-loss_back 带交叉熵的softmax函数 softmax函数是多分类问题常用的输出激活函数，一般与交叉熵代价函数结合使用...self.learning_rate = learning_rate def __call__(self,grad): return -self.learning_rate * grad 其他组件
文章讲述了在Vue项目中使用el-upload组件时遇到的文件上传问题，即第二次点击按钮无响应。原因在于上次上传的文件流未被清除。...作者提供了通过ref关联组件并在on-success回调中调用clearFiles()方法来解决这个问题。...出现问题：在vue 项目中使用el-upload 组件，实现文件上传的功能，第一次点击可以上传，第二次点击按钮无反应出现此问题的原因：由于上次上传的文件流还在，未被清除解决办法通过 ref 与组件进行关联
该研究结合生成式扩散模型RFdiffusion与反应路径预组织评估工具PLACER，突破了传统酶设计在多步反应机制中的瓶颈，开发出催化效率接近天然酶的合成酶。...此前有研究通过简化机制（如使用高活性半胱氨酸替代丝氨酸）或绕过AEI步骤（如金属水解酶设计）取得部分进展，但催化效率（kcat/Km）仍低于10³ M⁻¹s⁻¹，且无法实现天然酶的多步反应机制。...PLACER在PDB基准测试中达到1.1 Å的平均RMSD精度，显著优于传统分子动力学模拟效率。...（B） 使用PLACER生成活动站点集合。将所考虑反应步骤中活性位点周围的侧链和任何结合的小分子的坐标随机化，并进行n个样本以生成一组预测。（C） 丝氨酸水解酶水解酯的机理。...我们以这种方式设计酶时也会遇到同样的情况。” Lauko表示：“结合使用这些AI工具帮助实现了'获得完全合身的定制西装'。新设计的酶完整完成了丝氨酸水解的所有四个步骤。
文章提出了一种逆合成搜索算法，该算法使用两种用于逆合成的神经网络模型平衡了酶促反应和合成反应的探索，以确定混合合成规划。...结合酶促和合成步骤可以比单独使用一个更加有效。 然而，尽管出现了计算机辅助合成规划 (CASP) 工具，但确定同时使用酶促和合成有机反应步骤的合成路线仍然主要是手动的、直觉驱动的过程。...而酶促 CASP 工具，例如RetroPath使用仅包含酶促反应的反应数据库，将合成和酶促 CASP 搜索相同分子的结果拼接在一起是不够的，因为混合合成计规划的挑战之一是确定一组反应产生可被另一组使用的中间体的路线...作者使用来自BKMS数据库的酶促反应数据训练了一个基于模板的酶促逆合成神经网络以对单个酶促逆合成步骤进行排序。...作者证明了他的模型是这样，通过比较两个外部测试集的模型第1推荐分数：来自MOSES数据集的48869个小有机分子和45035分子注释为生物（天然产品）的ZINC目录，这些分子在训练中没有被任何模型看见。
目前虽然已有基于数据库和反应规则的生物合成路径预测工具，但由于本身已知的酶反应数量不足，且由于不同酶的催化杂泛性和专一性也不同，导致现有反应规则（模板）无法很好地反映酶的催化功能。...因此，对于以酶催化反应为主的生物合成来说，现有基于模板的方法给出的反应路径在实际中常常无法通过相应的酶来催化，并且对于许多生源合成步骤较长，结构较复杂的天然产物，并没有相似度较高的反应模板与之匹配。...给定目标天然产物，BioNavi-NP可在几分钟内给出其到指定分子砌块（building block）的多条路径，并根据已知反应或酶对路径进行打分排序。...预测的反应途径将按照计算成本、长度和生物体特定的酶进行分类。 图3....实验评估表明，BioNavi-NP模型在内部测试集及多个外部独立公共测试集上都显示出了优异的性能。网站工具的搭建以及酶预测工具的嵌入，使得研究者们能够便利地使用该工具进行合成生物学的研究。
在之前的两篇教程中，我们学会了如何去测试最简单的 React 组件。在实际开发中，我们的组件经常需要从外部 API 获取数据，并且组件的交互逻辑也往往更复杂。...在这篇教程中，我们将学习如何测试更复杂的组件，包括用 Mock 去编写涉及外部 API 的测试，以及通过 Enzyme 来轻松模拟组件交互 初次尝试 Jest Mock 我们的应用程序通常需要从外部的...打开 TodoList 的测试文件，首先在最前面通过 jest.mock 配置 axios 模块的 Mock（确保要在 import TodoList 之前），在 Mock 之后，无论在测试还是组件中使用的都将是...React 组件的交互 在上面迭代的 TodoList 中，我们使用了 axios.post。...为了进一步说明问题，让我们测试一下用户单击按钮后是否从我们的组件发送了实际的 post 请求。
近日华东师范大学的张鲁嘉团队开发了NAC4ED，能基于酶催化底物的“近攻击构象”设计策略进行高通量酶诱变计算。该平台通过使用来自近攻击构象的参数来表示酶催化机制，从而避免了过渡态搜索中涉及的复杂计算。...在对40个突变体的验证测试中,该平台展现出92.5%的预测准确率，计算预测结果与实验结果高度一致。使用NAC4ED自动确定单个酶突变体所需的时间仅为实验方法的1/764。...本研究提出高精度三维蛋白质结构，根据酶与底物的结合催化机理，推导稳定的近攻击活性构象，建立活性构象模型参数，并以此构象作为起点，设定分子动力学模拟条件，测试氨基酸突变和底物变异对近攻击态稳定性的影响，最后以轨迹中活性构象种群作为相关系数进行突变体评估...在实际应用中，研究人员建议用户针对特定系统进行定制的基准测试，以优化模拟设置。 图4：NAC4ED的准确性和效率验证。（A）里氏木霉(TrEH)环氧化物水解酶活性构象比的计算。...湿实验部分的拥有PCR、AKTA蛋白纯化仪器、多层摇床、无氧反应器、HPLC、P2标准生物安全实验室、二氧化碳摇床等研究生物学、同时共享使用的华东师范大学和纽约大学冷冻电镜设备平台。
同传统电池的原理一样，电池内材料的化学反应是电池电力的来源，这里微生物细胞内的酶所带来的酶促反应（生物体内的化学反应）就决定着电力的稳定供应问题。...对此，主要研究者Seokheun Choi解释道：“微生物细菌细胞内的酶作为生物催化剂，会发生酶促反应，而活的细菌细胞环境可以保持稳定的酶活性。...当这样的材料穿戴在人身上时，人体体表的汗水和分泌物中的有机物成分十分有利于微生物的大量繁殖，因此电池会有较长的使用寿命。”...这里，Choi又进一步指出：因为人体内细菌比正常的细胞还要多，所以可穿戴电子设备就可以直接使用细菌作为电池的电力来源，并且，实验中，研究人员测试了材料在扭曲、拉伸情况下的电力供应能力，结果发现这一材料的电力供应能力始终是稳定的...但仅仅有持续不断的电力供应是不够的，电池的性能取决于功率、容量、比能量和电阻等因素，所以该技术还需进一步的测试。
对于乳酸的氧化(图1)，一个有意义的种子是“C([H])O[H]”，即乳酸氧化酶转化为酮的仲醇。如果没有指定种子，则算法使用所有输入底物中的最大公共子结构作为种子。...在数学上，这样的图称为Hasse图，它是一种使用部分顺序对一组对象进行排序和描述的方法。...2.5数据准备 作者从文献中手工提取了一系列关于各种酶的底物范围的实验研究，以及有机偶联反应的研究，来测试EHreact对有机、非酶促反应的性能。...这一观察结果与所使用的阈值无关，但在相似性度量方面存在根本缺陷，无法区分通才酶（generalist）和专才酶（specialist），因此需要为每种酶设置不同的阈值。...在区域选择性方面，作者从BRENDA选择了13个EC类，其中一些反应有多个可能的转化位点。作者使用EHreact计算每个反应位点的分数，或使用相同EC类内的非区域选择性反应作为训练反应的相似分数。
核酸酶。...通过4CR组装的第一个组合脂质库所使用的组件如图2b所示，其中包括三种胺（头基）、四种异腈（连接基）、八种醛（脂质尾1）和四种羧酸（脂质尾2），生成了384种化学多样性的可离子化脂质（3 × 4 × 8...考虑到二元训练数据集中相对较低的阳性率，作者在将数据随机分割为测试集和训练集之前使用了合成少数类过采样技术（SMOTE）。这种方法有助于减轻ML算法可能引入的潜在偏差。...为了将可离子化脂质的化学结构转换为ML算法可读的信息，作者使用了开源软件PaDEL-Descriptor，该软件为每个组件（胺头基、连接基和脂质尾A和B）计算了807个分子描述符，总计为每种脂质计算了3,228...作者在这50,000个顶级候选物中确定了每个脂质组件（胺类、连接基、尾1和尾2）最常出现的两个结构，并使用它们合成了16种新脂质（图4b, c）。
02 PCR扩增 PCR也即聚合酶链式反应（Polymerase Chain Reaction），是利用DNA聚合酶通过控制温度梯度来实现的一种DNA分子的胞外扩增。...常见的PCR的反应循环如下所示（具体温度和时间因酶而异）： 由于DNA聚合酶只能在5'端缺口添加碱基，故需要引物的帮助来进行复制，引物一般设计在可变区两端的保守区，并通过简并碱基的使用来增强其通用性。...： 需要注意的是，实际的PCR反应不是一种指数扩增，扩增子的数目更趋近于S型曲线，随着反应进行，引物、dNTP不断被消耗，DNA聚合酶的活性也会降低，导致错配率升高等问题，因此PCR循环次数并不是越大越好...在传统的测序技术中，使用限制性内切酶对目标DNA上的限制性内切酶识别位点进行切割，从而形成小片段。...鸟枪法打断产生的小片段其序列长度服从正态分布，例如微生物基因组DNA经过90s超声波打断成约350bp的小片段，建库后的文库片段（加上接头为500bp左右）经Agilent 2100测试长度分布如下所示
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