toc isEmpty属性 如何判断空白字符串 如何判断Optional的字符串 Swift 一个特色就是有很多的语法糖，初学可能觉得hold不住，实际用的时候倒是挺便利。...基于对此的喜爱，简单转译一篇短文，Empty Strings in Swift。 ---- isEmpty属性 Swift中String是字符的结合，遵循Collection协议。...因此会有isEmpty的属性，来判断字符串是否为空。...如何判断空白字符串 有时候的需求是判断字符串是否是空白字符串，因为设计字符编码的问题，通常不好实现。...，trim左右的空白，然后判断是否为空，但是swift中有更好的方式，可以使用字符的属性， 类似这样。
开启了macOS的自动更新之后，无论是iPad（有总是爱尝鲜的客户也是醉了）还是Mac常用的App经常出现闪退，尤其对于markdown有严重依赖的lz，于是就像自己搞个markdown，于是搜罗了很久...，但是大多都是OC版本或者C/C++版本的，于是怎么玩？...当然不能用OC啦，那只能走swift与C的交互…… 提到swift与C的兼容不得不说对于新的编程语言这是很明智的举动---因为前期库和生态是很不完善的只能通过这些老牌的编程语言来补充啦 使用起来很简单：...swift中的String转化为UnsafePoint然后跟cmark进行桥接，然后根据swift的风格写成一个swifter看懂的coding 说明：lz的markdown是基于 https://github.com.../brokenhandsio/cmark-gfm.git做的一层swift桥接，cmark才是真正的核心，有兴趣的字型去研究
DGL | 基于深度学习框架DGL的分子图初探 DGL | 基于深度图学习框架DGL的分子图生成 JTNN JTNN ：Junction Tree Variational Autoencoder for...Molecular Graph Generation JTNN使用联合树算法从分子图形成一棵树。...然后，模型会将树和图编码为两个单独的向量z_G和z_T。 ? JTNN是一种自动编码器模型，旨在学习分子图的隐藏表示。这些表示可用于下游任务，例如属性预测或分子优化。...基于JTNN可视化给定分子的邻居分子 导入库 import torchfrom torch.utils.data importDataLoader, Subset import argparsefrom...dgl.ai 项目地址：https://github.com/dmlc/dgl 初学者教程：https://docs.dgl.ai/tutorials/basics/index.html 所有示例模型的详细教程
图2 两种常用的表示分子的方法:(a)SMILES字符串与其对应的one-hot编码 (b)由Lewis结构得到的分子图。...最近一些研究提出利用LSTM、GRU或stack-augmented memory等RNN自回归生成模型，基于之前生成的字符逐个生成下一个字符，最后生成任意长度的字符串。...由于RNN架构在生成分子时根据已生成字符串逐个生成下一个字符，该模式类似强化学习的决策过程：已经生成的字符串对应环境，生成下一个字符对应动作。...图4 基于图的分子生成模型 (a)一种基于RNN的分子图生成决策过程 (b)JT-VAE 在VAE领域，研究者已经提出了多种直接从隐变量生成分子图的方法。...有研究者将VAE与基于自回归的图生成方法结合，用于生成和优化分子。Assouel等人提出了一种基于图表示的解码策略来输出生成任意大小的分子，即使对于含有约25个重原子的分子，也能达到较高的重构精度。
本文整理了 Swift 中与字符串相关的常用操作内容。 1 字符串拼接 支持 + 操作符，也支持 \() 格式符。...3 字符串判断 字符串常用的判断有：判断字符串是否为空串， 判断字符串是否相等 import UIKit let str1 = "Hello" let str2 = "world" func test1...在 Swift 中想要截取某个范围内的字符时，需要先构造两个 String.CharacterView.Index对象——开始索引和结束索引，然后再去执行截取操作。...<endIndex] print(result1) } test1() 输出： world 4.4 字符串拆分 基于字符串中的指定字符将字符串拆分成 Substring 数组 import...L 或 l 替换为 X ——并生成新的字符串。
与许多其他语言相比，使Swift更加安全，更不易出错的原因之一是其先进的（并且在某种程度上是不容忍的）类型系统。...今天，我想重点介绍在 Swift 中处理泛型时可能发生的一种情况，以及我通常如何使用基于闭包的类型擦除技术来解决这种情况。 假设我们要编写一个类，使我们可以通过网络加载模型。...completionHandler: CompletionHandler) { loadingClosure(completionHandler) } } 以上这种类型擦除技术，其实在 Swift...但是，事实证明，我们实际上可以直接在我们的视图控制器中进行基于闭合的类型擦除 ——而不是必须通过 AnyModelloader 类。...希望在处理Swift代码中的泛型和协议时，您可以找到上述技术。
那么就经常遇到Html代码拼接，或者字符串拼接，可能是这样子的问题 let html = ""; for(...){ html += " " + data.name + ""...; } 这种还是简单的，只有一个li，如果是2层、3层的div嵌套，那么这里就会是一团糟糕 有没有优雅一点的写法呢，比如php中的 $text = <<<xml .... 222...$$$ >>> 字符串插值特性 一些语言提供了字符串插值，幸运的是，JavaScript 正是其中之一。...let name = 'siam'; let html = `Siam博客是一个干净的博客 作者: ${name} 年龄: 21 `; alert(html); 我们将会得到这样子的结果...可以看到，在字符串中，我们使用${}来使用变量。 这里也可以使用对象的属性 比如$(this.job)等等 非常的方便 优雅 是一个你必须知道的JS特性！！！
该模型通过交替学习进行双向分子设计，并且该模型与其他双向RNN,单向RNN模型对比，在分子新颖性，骨架多样性和生成分子的化学生物相关性方面表明了基于SMILES的分子de novo设计双向方法是可取的，...大多模型例如RNN,VAE都建立在分子的文本表示形式上，例如使用SMILES字符串，并在无需显式提出设计规则直接进行采样。...因为使用的输入数据形式为文本形式的SMILES字符串，很多实验结果表明RNN在基于序列的方法上（即GAN+RL、AAE等）且在匹配结构和生物特征训练数据分布任务上性能最佳。...该模型缺少的虚设令牌（“M”）将被替换为朝向字符串中心或以随机方式的有效SMILES字符，直到序列中不再有缺失值为止（上图d）。 BIMODAL: 结合了NADE和FB-RNN模型的功能。...3 实验 实验数据选自CHEMBL22数据库中的27914个活性化合物，并且将核酸和多肽去除，只保留长度在34到74之间的SMILES字符串，并将其规范化。
当利用生成模型生成新的分子时，模型的输入通常是基于字符串和基于图的表示方法。...虽然基于字符串的方法可以利用目前发展较为成熟的自然语言处理模型，但是图能够更自然描述分子的数据结构，并且具有比字符串更多的潜在优势，尤其是与图网络一起使用时。...而基于图的设计药物背后的指导原则是生成满足所需类药物分子所有标准的图。...不幸的是，与基于最新技术（SOTA）的方法相比，最近发表的基于GNN的分子生成模型并不多，因此很难比较每种方法的优点。...图3-1 实验结果图 4 缺点 PV相对较低 许多基于SOTA字符串的模型的PV都在95％以上，甚至100％以上。相比之下，此处最佳基于GNN的生成模型的PV相对较低，只有96％。
与许多其他语言相比，使Swift更加安全，更不易出错的原因之一是其先进的（并且在某种程度上是不容忍的）类型系统。...今天，我想重点介绍在 Swift 中处理泛型时可能发生的一种情况，以及我通常如何使用基于闭包的类型擦除技术来解决这种情况。 假设我们要编写一个类，使我们可以通过网络加载模型。...但是，事实证明，我们实际上可以直接在我们的视图控制器中进行基于闭合的类型擦除 ——而不是必须通过AnyModelloader类。...希望在处理Swift代码中的泛型和协议时，您可以找到上述技术。 感谢阅读！? ?...Swift by Sundell 译自 John Sundell 的 Type erasure using closures in Swift
在文章中，作者受基于片段的药物设计的启发，设计了一种使用分子片段的语言模型。该模型使用分子片段作为基本单位，而不是原子，从而解决了传统基于分子文本表示方法中的两个问题：产生无效分子和重复分子。...为了提高产生分子的独特性，作者提出了一种基于频率的掩蔽策略，它有助于产生具有低频片段的分子。实验表明，该模型在很大程度上优于其他基于分子文本表示的模型，达到了基于图表示分子方法最先进的性能。...第一类模型使用分子的字符串表示，例如简化分子线性输入规范(Simplified molecular input line entry specification,SMILES)，其中原子和化学键被表示为字符...而基于字符串表示的方法训练与采样方面效率更高，但在生成时却往往产生大量化学无效与重复的分子。在本文中，作者解决了基于字符串表示的生成模型的两个主要缺点。避免了生成化学无效的分子和重复分子。...关于第一个问题，作者介绍了基于片段的分子生成语言模型，它基于片段而不是原子。关于第二个问题，作者提出了一种促进分子多样性的低频掩蔽策略。实验表明，此工作可以提高生成分子的有效性和唯一性。
作者在文章中提出了一种基于集成多循环架构(IPCA)的多属性分子优化新方法，该架构分别学习每个属性优化的转换，同时限制所有转换之间的潜在嵌入空间，能生成同时优化多个属性的分子。...我们评估了优化两个属性——多巴胺受体(DRD2)和药物相似性(QED)的方法，结果表明基于IPCA的多属性分子优化方法优于之前的先进方法，尤其是当满足所有约束且训练样本稀疏的情况。...当前的最新技术利用一种对偶学习方法进行单性质分子优化。其他先进的方法是基于监督的，涉及获取一组配对分子即原始分子和具有更理想属性的增强分子，来训练监督的生成模型。...该系统目前正在部署用于个性化医学和专注于基于RNA治疗的纳米技术研究实验室，目标是使用IPCA架构来优化候选分子，以生成新的RNA载体分子。...作者遵循UGMMT的设计，并使用METN组件，该组件可以使用基于GRU的双向编码器和基于GRU的多层解码器进行序列到序列的转换。
1 简介 药物的分子设计本质上是一个多参数的优化问题，如何生成新的分子结构以及优化分子的目标属性是影响药物设计成败的关键。...分子优化在分子生成的基础上，融合了属性约束、相似性约束，使得模型最终可以生成具有指定特性的分子。...目前的分子优化方法大多都基于编码器-解码器架构，这些现有的工作大多着眼于对单个属性进行优化，但在实际应用中，对生成分子的多目标优化，往往才更符合各个领域的现实需求。...初始图矩阵的组成部分 条件变分自动编码器（CVAE） 本研究的核心是基于图（而非字符串）的多目标优化，且实现了MGVAE和MGCVAE来生成新分子，并对这两种生成方式做了性能对比。...用于评估MGVAE、MGCVAE 等生成分子模型的有效性、独特性和新颖性 4 结论 在这项研究中，作者研究了MGVAE 和 MGCVAE 这两种基于图的分子生成模型，同时对MGCVAE进行了多目标优化。
有关换行的问题 首先提一个问题，如下。 有python程序代码： print("I'm Bob. What's your name?")...上一行代码的输出如下： I'm Bob. What's your name? 上面的输出没有换行。想在What之前换行，效果是： I'm Bob. ...不行，这个回车的效果是语句换行，不是输出内容换行。 用换行符的解决办法 上述问题的解决办法是在What之前插入换行符。写法是： print("I'm Bob....这是一个字符组合，即反斜杠和n字母的组合。然而，这个组合写法的含义只是一个字符，即换行符。 强调一遍，写法上是两个字符的组合，但含义上只是一个字符。...Python语言中，除了换行符之外，还有很多“写法是两个字符的组合，但含义上只是一个字符”的情形，制表符就是其中的一个。 制表符 制表符也属于“写法是两个字符的组合，但含义上只是一个字符”的情形。
基于分子图的深度学习在化学和药物领域非常热门。...该模型可以用于分子表征，在多个药物发现相关的数据集上的预测表现达到当前最优，并且该模型所学到的内容具有可解释性。 ?...DGL开发人员提供了基于DGL实现的Attentive FP模型， 基于Attentive FP探索分子性质预测的线性模型。...基于Attentive FP的分子性质线性模型 环境准备 PyTorch：深度学习框架 DGL：基于PyTorch的库，支持深度学习以处理图形 RDKit：用于构建分子图并从字符串表示形式绘制结构式 MDTraj...：用于分子动力学轨迹分析的开源库 ---- 导入库 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import os from rdkit import
该文章基于分而治之的思想提出把分子识别问题转换为其组成元素的识别，包括分子键线与原子字符标识，然后使用关键点识别技术进行相关元素的识别并重新组装恢复分子结构。...基于此，可以通过组装检测到的原子和键来恢复分子结构。该方法将所有检测和属性预测任务集成到一个多任务的全连接卷积神经网络中，具有非常高的执行效率。...基于上述思路，整个OCSR流程由三个核心步骤组成，包括（A）原子和键检测，（B）原子和键的辅助信息识别和（C）分子重建（图1a）。...作者将该模型与两个开源和公开可用的分子图像识别系统，MolVec和OSRA进行了比较。两者都属于基于规则的方法。...如图4d所示，即使在严重的噪声下，该模型也能正确识别大部分分子结构，仅在一些细节处有一些错误。 4 总结 在这项工作中，作者提出了一种基于分而治之的策略从分子图像中提取化学结构的深度学习方法。
第一个模块是知识引导图增强，对原有的基于化学元素KG的分子图进行扩充。...KMPNN）对增强分子图中的复杂信息进行编码。...最后一个模块是一个对比目标，以最大化分子图的这两种视图之间的一致性。 1.引言 准确预测分子性质是化学和制药界中基本任务的核心。...首先基于元素周期表构建一个化学元素知识图（KG），化学元素 KG 描述了元素（图1中用绿色表示）与其基本化学属性（图1中用红色表示的周期性和金属度）之间的关系。...2.研究方法 图2展示了KCL的工作过程。（1）知识引导图增强在化学元素KG的引导下，将任意给定的分子图G转化为增广分子图G’。（2）知识感知图表示旨在分别从G和G’中提取分子的表示。
在这里，作者提出了一种全新的基于分解和重组的方法，该方法不包括任何在隐藏空间中的优化，并且生成过程具有高度的可解释性。...基于贝叶斯优化等探索方法用于搜索潜在化学空间。然而，从潜在空间重建分子图以及通过从训练数据集中推断来搜索具有所需属性的分子是困难的，因为潜在空间的很大一部分对应无效分子。...搜索理想分子的另一种策略是基于强化学习。在强化学习的设置下，智能体学习最优策略以最大化累积奖励，并且经过训练的智能体可以采取行动生成最优的分子。...当将每个分子表示为简化的分子输入行记录系统（SMILES）格式的字符串时，智能体根据优化策略采取下一个SMILES字符的行动，其中经常使用递归神经网络（RNN）生成字符串。...可以看出，基于连接树的枚举速度比直接将gSpan应用于分子图要快得多。这个结果意味着基于连接树的枚举在实际的ZINC数据库中是有效的。
DGL与化学 个人关注的是药物模型，用于分子性质预测，生成和优化的各种模型，DGL 致力于将GNN（图形神经网络）应用于化学领域，并且作为分子生成模型，DGMG（图形的深度生成模型）和JT-VAE（连接树变分自动编码器...特征化与表征学习 指纹已经成为化学信息学中广泛使用的概念。化学家开发了一种规则，将分子转换为二进制字符串，其中每个位都表明存在或不存在特定的子结构。指纹的发展使分子的比较容易得多。...以前的机器学习方法主要基于分子指纹来开发。 图神经网络使数据驱动的原子、键和分子图拓扑结构之外的分子表示成为可能，这可以看作是学习指纹。...分子图生成（JTNN，Junction Tree Variational Autoencoder for Molecular Graph Generation）的连接树变分自动编码器 ：JTNN能够逐步扩展分子...基于深度学习框架DGL的分子图初探 导入库 import osimport numpy as npimport pandas as pdfrom rdkit import Chemfrom rdkit.Chem
作者的基于机器学习的分类器模型使用957名TNBC患者的基因表达谱。...它还提供了基因组和临床特征的概要，包括生存率、风险比、通路活性和药物反应 后续原作者在2021年基于前述的TNBC四种亚型，探索了根据 SMARCA4活性调节的通路及Cisplatin Resistance...4.3 示例1：CMS分类（基于共识分子亚型） `precdictCMS`函数根据输入矩阵或`SummarizedExperiment`对象将共识分子亚型分配给TNBC样本。...其实就是实习生的编程基础知识不过关，具备基础的计算机知识非常重要，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理： 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门...在这里，我们使用来自GSE25055数据集的生存数据来研究总生存率和共识分子亚型之间的关系。
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