【注】笔记来自《LaTeX入门》——刘海洋。详细参数可参见 LaTeX 官方文档：
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maftools是一个R包，发布在bioconductor上，专门用于MAF文件中信息的可视化，链接如下
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添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图，请使用facet_wrap（）。 facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。 传递给facet_wrap（）的变量应该是离散的。
从本节开始，我们进入新的游戏设计阶段。本次游戏设计，我们需要使用html5专有的canvas，也就是画布对象。同时为了便于在canvas上绘制图案，我们引入一个第三方库叫做CreateJS,它能帮我们
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司高德纳发布了2020年AI领域技术成熟度曲线，其中知识图谱的期待值处在AI领域的顶峰，还有5到10年的发展机会达到平稳期，也就是大规模商用。知识图谱这个概念是在2012年谷歌知识图谱的提出而火起来的，追根溯源，知识图谱的前身是语义网络。通俗地说，知识图谱将无序分散的信息，以图的方式整合成知识。
不用chemdraw画分子，截图即刻识别；支持复杂天然产物的识别；可抵抗低分辨率、扭曲变形、无关字符、彩色背景等干扰；支持pdf批量自动定位自动识别
SVM是Support Vector Machine的缩写，中文叫支持向量机，通过它可以对样本数据进行分类。以股票为例，SVM能根据若干特征样本数据，把待预测的目标结果划分成“涨”和”跌”两种，从而实现预测股票涨跌的效果。
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。
在上篇文章的灯光里讲过,灯光是使用形状表面的法向量来决定照亮哪个面的.系统自带形状是使用单一的整个面的向量,而法线贴图则以RGB值定义了精确到每个像素的法向量,这样每个像素对灯光的反应都不同,形成表面崎岖不平的灯光效果
通过numpy的genfromtxt来读取txt文件 delimiter 分隔符 usecols 指定读取的列
选自arXiv 机器之心编译 参与：乾树、樊晓芳 近日，清华大学段路明组提出一种生成模型的量子算法。在证明因子图为量子网络的特例的基础上，继而证明了量子算法在重要应用领域中具备超越任何经典算法的表示能
当前企业环境面临的攻击越来越趋于隐蔽、长期性，为了更好的针对这些攻击进行有效的检测、溯源和响应，企业通常会部署大量的检测设备。安全运营人员需要根据这些检测设备的日志和告警来对攻击事件进行检测与溯源。然而攻击技术的发展通常领先于检测设备检测能力。当新攻击技术或是新漏洞被发现时，通常是以报告的形式公开，针对这些新攻击的检测能力往往很难快速的部署到检测设备中。
深度学习在解决许多复杂的机器学习问题方面一直是一个有趣的课题，特别是最近在图数据方面。然而，大多数的解决方案要么是监督或半监督，高度依赖于数据中的标签，导致过拟合和整体鲁棒性较弱。自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)是一种很有前途的解决方案，它从无标记数据中挖掘有用的信息，使其成为图数据领域中一个非常有趣的选择。
今天为大家介绍的是来自范德堡大学研究团队的一篇关于药物发现的论文。在计算辅助药物发现中，通过化学结构训练定量构效关系模型以预测生物活性。尽管将图神经网络应用于该任务取得了一定成功，但重要的化学信息，如分子手性，被忽略了。为了填补这一重要的空白，作者提出了分子核图神经网络（MolKGNN）用于分子表示学习，具有SE(3) /构象不变性、手性感知和可解释性的特点。
2012年11月小米科技发布电视机顶盒产品小米盒子，同时宣布全资收购开发小米盒子的多看科技。王川从此正式成为小米第八位联合创始人。
cin对象”连接”到标准输入设备(一般是用户的键盘)，用来存储IO流中的输入的数据(保存在cin的输入流缓冲区中)
英文 | https://javascript.plainenglish.io/learn-the-best-css-tricks-in-10-minutes-cfeb37489ae3
本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授和谢昌谕教授课题组、中南大学曹东升教授课题组、碳硅智慧和腾讯量子实验室联合发表在Acta Pharmaceutica Sinica B的论文《MF-SuP-pKa: Multi-fidelity modeling with subgraph pooling mechanism for pKa prediction》。该论文提出了一种将化学领域知识和图神经网络算法相结合的通用pKa预测模型MF-SuP-pKa。作者采用子图池化（subgraph pooling, SuP）算法提高模型对分子局部和全局信息的表征能力；利用解离反应的可逆性进行数据增强（data augmentation, DA），将模型适用范围拓展至带电分子；此外，采用多精度学习（Multi-fidelity learning，MFL）的训练策略充分利用高-低精度数据集，有效提高了模型的泛化能力。实验结果表明，MF-SuP-pKa在微观pKa（micro-pKa）和宏观pKa（macro-pKa）的预测中均取得了最优性能，与现有的开源模型相比适用范围更广，使得多步电离预测成为可能。
插图功能是利用 TeX 的特定编译程序提供的机制实现的，不同的编译程序支持不同的图形方式。不同 LaTeX 编译程序对应的插图格式如下表所示：
figure.add_subplot:添加子图，可以指定子图的行数、列数和选中图片的编号。
本文介绍由密歇根州立大学和Agios制药公司合作发表于KDD 2021上的研究工作。作者研究了生物医学领域中的图对比学习，提出了一个名为MoCL的新框架，它利用局部和全局层次的领域知识来辅助表征学习。局部层次的领域知识指导增强过程，可以在不改变图语义的情况下引入变化。全局知识对整个数据集中的图之间的相似信息进行编码，有助于学习语义更丰富的表示。作者在各种分子数据集上对MoCL进行了评估，结果表明MoCL达到了最先进的性能。
首先是在Python官网下载你计算机对应的Python软件，然后安装。安装过程基本都是傻瓜式，不做过多叙述，一路回车即可。
首先一幅Matplotlib的图像组成部分介绍。 基本构成 在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。每个Axes(ax)对象都是
数据分析(工程)师/数据科学家能力测评表 模块知识点问题示例概率和统计线性回归和正则化写出不同正则化的线性回归损失函数，R2, 参数估计概率分布写出高斯分布的概率密度函数统计检验t检验，什么是P_value，卡方检验采样Gibbs采样，MCMC 分层采样,分组采样贝叶斯公式写出贝叶斯公式。两个盒子分别有r1, r2个红球， b1,b2个蓝色球，现在小明抽到一个红球，问这个红球来自第一个盒子的概率是多少？参数估计矩估计，最大似然估计的理论基础，区间估计中随机区间及相应概率的理解。数据清洗与可视化缺失值处理列举
pythin可以下载pywin32来实现操控win32的窗体，用aotuit也可以进行操作win32控件
今天介绍的是卡内基梅隆大学化学工程系的Amir Barati Farimani 教授最新发表在 Nature Machine Intelligence上的文章 ”Molecular contrastive learning of representations via graph neural networks”. 该文提出一种自监督的图神经网络框架MolCLR，利用大量无监督的标签进行自监督学习，有效缓解了因为数据标记有限而阻碍将分子机器学习推广到巨大的化学空间的难题。同时，本文提出了三种全新的分子图的增强方法：原子屏蔽、键删除以及子图删除，所提的分子图增强方法保证了增强时同一分子的一致性最大化以及不同分子一致性的最小化。实验表明，MolCLR 大大改善了 GNN 在各种分子特性基准上的表现。
在机器学习和统计学中，经常需要评估样本数据是否来自于某个已知分布。传统的方法往往需要在非常大的数据集上进行计算，导致计算成本高昂，尤其是在高维数据的情况下。为了解决这个问题，本文提出了一种线性时间复杂度的核拟合度检验方法，可以有效地在大规模数据上进行检验。
我们看百度搜索的顶部，顶部的#head（搜索框这一行都是）是fixed的，紧接着的那个div是一个tab。当然fixed脱离文本流，就用padding把自己的主要内容顶到下面去，不然内容就直接置顶了。
Awk 是一个强大的工具，可以执行某些可能由其它常见实用程序（包括 sort）来完成的任务。
根据文章内容总结撰写摘要，以json格式返回。
组合模式是一种结构型设计模式， 你可以使用它将对象组合成树状结构， 并且能像使用独立对象一样使用它们。
读论文有一种原则是：本领域最经典的论文，近5年最热的论文，近1年最新的论文。按照这个原则，本文主要介绍一篇Tensorflow 经典论文 Implementation of Control Flow in TensorFlow。
1. 移动端开发课程概述 移动互联网的兴起，让移动端的开发迅速蹿红。对于前端开发者来说，移动端的开发已经占据了他们大部分工作时间。接下来老马带大家一起学习移动端开发的相关前端开发技术。 这边课程内容包
今天我们将学习如何在Matplotlib中使用子图。使用子图，以便我们可以以更面向对象的方式使用Matplotlib。我们将学习如何使用子图来绘制我们在之前的文章中关于开发语言工资的数据图表，然后我们将学习如何使用子图在一个图上创建多个图。让我们开始吧...
Manacher算法的应用范围比较狭窄，但是它的思想和拓展kmp算法有很多共通之处，所以在这里介绍一下。Manacher算法是查找一个字符串的最长回文子串的线性算法。
matplotlib.pyplot 是一个函数集合，使 matplotlib 能够像 MATLAB 一样进行绘图。每一个 pyplot 函数都会改变 figure，比如创建figure，在figure中创建绘图区域，在绘图区域绘制线条，添加 labels 等。matplotlib.pyplot 的函数调用会记住当前的状态，从而更新 figure 和 绘图区域。而且 matplotlib.pyplot 是直接在当前 axes 进行绘图。
这几个问题都是问得比较多，也是大家在实际科研中遇到比较多的绘图问题。下面针对每个问题给出解答：
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。这些技巧由Marios Mic
题目链接：https://www.patest.cn/contests/gplt/L2-013
原理说明 辅助原理： 用adb获取手机截图并拉取到项目中 对图片进行二值化 根据棋子的RGB值获取当前位置 通过adb模拟屏幕点击 文末有推荐选择 开源列表 Prinsphield/Wechat_AutoJump 链接：Prinsphield/Wechat_AutoJump 说明：一个优秀的python项目；作者利用Opencv实现了图片的特征识别，并且在代码中实现了，根据调用命令区分安卓还是IOS，并进行相应的处理，根据项目代码分析，作者解析了跳一跳大部分的盒子图片，并利用到了游戏中的特定盒子加分的
B、错误。形参不能为表达式，在C语言中，形参可以是变量或指针，但不能是常量或表达式。形参用于接收函数调用中传递的实际参数的值。
本节提要：关于子图的一些问题、使用path添加示意框线、Cartopy台风实例本土化
第一步：准备数据，使用的数据包括三列，len长度，supp是分类变量，dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。
今天给大家介绍来自苏黎世联邦理工学院的José Jiménez-Luna、Gisbert Schneider，以及勃林格殷格翰药业有限公司的Miha Skalic、Nils Weskamp四人联合发表在JCIM期刊上的一项研究成果《Coloring Molecules with Explainable Artificial Intelligence for Preclinical Relevance Assessment》。该研究通过将积分梯度可解释人工智能（XAI）方法应用于图神经网络模型，提高了理性分子设计的建模透明度，并基于四个药理学相关ADME终点的实验，验证了所提出的方法能够突出与已知药效团基序一致的分子特征和结构元素，正确识别性质断崖，并提供了对非特异性配体-靶标相互作用的见解。
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