{ "prefix": "clog", "body": ["console.log('$1');", "$2"], "description": "打印日志到控制台..., " * 作者: ${1:$TM_USERNAME}", " * 描述: ${2:这里写文件描述}", " */" ], "description": "插入文件头注释"}使用结果....*)$/$1/}", "}" ], "description": "创建 if-else 语句,自动复制 if 块的注释到 else 块"}使用结果：if (条件) { // 条件成立时的代码...} else { // 条件成立时的代码}这个例子中,无论你在第二个占位符中输入什么,都会被自动复制到 else 块中。..."export default ${1:ComponentName};" ], "description": "创建一个带有 useState 和 useEffect 的 React 组件"}使用结果
"prefix": "clog", "body": ["console.log('$1');", "$2"], "description": "打印日志到控制台...* 作者: ${1:$TM_USERNAME}", " * 描述: ${2:这里写文件描述}", " */" ], "description": "插入文件头注释" } 使用结果...${TM_FILENAME_BASE/(.*)/${1:/pascalcase}/};" ], "description": "创建 React 组件,自动使用文件名作为组件名" } 使用结果....*)$/$1/}", "}" ], "description": "创建 if-else 语句,自动复制 if 块的注释到 else 块" } 使用结果： if (条件) {...// 条件成立时的代码 } else { // 条件成立时的代码 } 这个例子中,无论你在第二个占位符中输入什么,都会被自动复制到 else 块中。
基于分子片段的药物发现(FBDD)是一种公认的针对多种靶点的先导化合物发现方法，已有多个获批药物是基于FBDD设计得到，另外20多个药物目前正在临床中。...FBDD研究靶点 片段筛选的方法也具有多样性， 包括有NMR、X-射线解析、虚拟筛选、生物测试等，各种方法占比如图2所示。 图2.
FluorineFx自带的示例都不错，就是有点不简洁，下面的代码基本上已经最简版了(环境vs2010) 1、先创建一个Web Application，然后添加F...
这里静态库是直接拷贝到可执行程序中，gcc找到后完成编译，程序就可以跑，不需要运行exe时系统再去找库,但是动态库需典 。...=系统；静态库，系统可以从EXE中找到但是动态库找不到 。...二·系统如何查找动态库 ： 下面我们分四中方法来完成帮助系统寻找工作： 2.1.拷贝到系统lib库： 这里我们首先要知道，系统在运行可执行文件的时候先去lib库内看看有没有这个库： 下面我们就查看一下系统的
我们在上一篇（传送门：解锁动静态库的神秘力量1：从代码片段到高效程序的蜕变-CSDN博客）讲解了关于动静态库如何使用的要点及规则；下面肯定会有很多疑问；为什么要那么操作；此篇我们为上一篇的补充；续集；将带大家了解动静态链接的底层原理完成对上一篇所用的规则和指令展开讲解分析...二·理解链接与加载： 我们上面讲的过程可以看做静态链接宏观的结果（a.out) 2·1静态链接： 研究静态链接，本质就是研究.o是如何链接的。...下面我们如果用ldd指令查看可执行程序动态链接情况： 就会发现上面划线的部分: 这里是动态链接器;当程序开始运行的时候;其中的_start函数会调用动态链接器去从指定位置查询动态库把它加载进内存（四大搜索路径...初始化数据段：将程序的数据段（如全局变量和静态变量）从初始化数据段复制到相应的内存位置，并清零未初始化的数据段。...该文件包含了系统中所有已知动态库的路径和相关信息，动态链接器在加载动态库时会首先搜索这个缓存文件。
SQL：将查询结果插入到另一个表的三种情况 一：如果要插入目标表不存在： select * into 目标表 from 表 where … 二：如果要插入目标表已经存在： insert into 目的表...col3,col4,…) select col1,col2,col3,col4,… from a where… 三：如果是跨数据库操作的话： 怎么把A数据库的atable表所查询的东西，全部插入到B
SQL：将查询结果插入到另一个表的三种情况 一：如果要插入目标表不存在： select * into 目标表 from 表 where … 二：如果要插入目标表已经存在： insert into...col3,col4,…) select col1,col2,col3,col4,… from a where… 三：如果是跨数据库操作的话： 怎么把A数据库的atable表所查询的东西，全部插入到B
片段生长和片段连接是将片段转化成先导物的两个主要的FBDD技术：前者保留化合物的主要骨架不变，仅调整其微小侧链，而后者生成linker来连接两个给定的分子片段，能够在保持两端结合构象不变的前提下提高分子的配体效率...（d）到（g）图展示了FFLOM的四种应用场景，即片段连接、PROTAC设计、R基团生长和R基团优化。...如图2所示，在linker设计任务中， 时刻子图的初始化状态为两个给定的片段，新原子的潜在节点在 时刻从14维的标准正态分布中进行采样和逆运算，每一维代表一种原子类型。...片段连接案例结果。（a）Trapero等人提出的基线分子的二维结构。（b）生成分子的对接分数分布，红线表示基线分子的对接分数。（c）到（e）为三个生成分子的二维结构及与基线分子的对接构象叠合图。...片段生长案例结果。（a）Bianchini等人提出的基线分子化合物51的二维结构。（b）生成分子的对接分数分布，红线表示基线分子的对接分数。
get_login_user 函数代码片段 但是，从cookies_get_value函数的代码中可以看出，使用cgiCookieString函数获取的cookie参数值的最大长度为0x400字节。...cookies_get_value函数代码片段 因此，当传递长度超过0xE0（224）个字符的cookie参数时，get_login_user函数会将此参数的值保存到其栈中，结果local_e0变量后面的栈上的所有信息将被覆盖...注意：当一个函数调用另一个函数时，返回地址存储在栈中。当被调用函数完成时，控制权将转移到该返回地址。因此，如果重写此地址，则可以控制程序执行流程。...但是，在搜索libipinfusionweb库的时候发现了以下代码片段： ? 图5....get_login_user函数可执行代码片段 因此，为了成功演示此漏洞利用，需要发送的c_session cookie参数字符串应包含以下内容： OS命令字符串，该命令随后将传递给mysystem函数
在与PageRank算法相比之下，Google意识到这个算法的进步会为他们的搜索排名带来非常重要的功能。Google的HillTop算法现在已经能更好的与旧的算法(PR算法)联合起来工作。...由此可以看出，Hilltop算法更注重搜索结果的精度和准确性，不太考虑搜索结果是否足够多或者对大多数用户查询是否都有相应的搜索结果，所以很多用户发出的查询的搜索结果为空。...之所以定义这种支配关系，对于第二阶段将“专家页面”的分值传递到“目标页面”时候会起作用。...接下来我们分析“专家页面”P在接收到查询时，是怎样将分值传递给与其有链接关系的“目标页面”的。...对于包含多个查询词的用户请求，则每个查询词单独如上计算，将多个查询词的传递分值累加即可。 5.
3 问题定义 定义：给定分子Mx，将Mx修改成另一个分子My，My满足下面的条件： （1）相似性约束：My的分子结构与Mx相似，即sim(Mx, My)≥δ（δ是一个阈值）； （2）属性约束：My的分子结构特征优于...因此，从羟基到氯苯基的修改使logP从0.5226增加到3.9465。...三氟甲基比甲基更疏水，因此使得Mx(2)的logP值超过Mx(1)（从3.9465到4.6569）。同时，较大的分子Mx(2)的SA值也比Mx(1)更差（从-4.9955到-5.1168）。...值得注意的是，Modof中的所有修改都是从数据中以端到端的方式学习的，没有任何先验的化学规则或模板，强调了Modof学习能力的强大。...具体来说，给定一个不能很好地结合DRD2受体的分子，优化DRD2特性的目标是将分子修改成另一个能更好地结合DRD2的分子。
，从代码中可以看到，API 对该数据帧的识别结果为 “dog”，并且标明正确率为 99%。...通过这一功能，开发者可以将视频按场景完全自动化地按照内容分割成不同的片段，并返回相应片段的 JASON 描述，非常方便。...），同时负责将合法的视频文件传递到 API 进行分析。...这里 API 提供了一个非常方便的选择参数，即用户可以传入另一个谷歌云 Bucket 地址，当 API 分析完成后，可以将分析结果，即 JASON 表述存储在该 Bucket 地址中。...我在样例中即应用了这一点，将分析结果存储在了另一个谷歌云 Bucket 中。
2 简介 据估计，药物的分子空间将超过10的60次方个结构，在该空间中搜索对药物设计提出了重大挑战。...更具体地说，我们假设每个点云x都有一个相应的上下文u，这是另一个由所有输入片段和蛋白质口袋原子组成的点云，这些原子在整个扩散和去噪过程中保持不变，如图1所示。...在这种情况下，我们将f (u)定义为整个环境u的质心。 我们注意到概率模型p与平移并不是等变的。为了克服这一问题，我们构造了附加平移不变的网络ϕ。...然后，我们不再从N (f (u))采样初始噪声，而是将数据集中在f (u)，从标准正态分布中采样。...为了使函数ϕ对平移不变，我们从预测噪声的坐标分量中减去初始坐标： EGNN由等变图卷积层组成，消息传递的过程如下： 节点坐标的后一种更新由可学习函数φ_vel计算。
这两个方面将改变搜索市场。 ? 我们预计在2018年将会进一步转向语音搜索。当涉及到有关SEO策略时，语音搜索的兴起需要关注更多的长尾关键词以及与用户对话音相匹配的自然语言。...随着数字助理的准确性提高，将有更多的人使用移动设备的语音搜索，寻求快速和相关的答案。重要的是研究语音用户意图将提供更准确的结果，帮助算法提供最佳答案。...在谷歌中：列表，表格和图表往往是受欢迎的，同时也可以以问答格式创建内容，从而使Google更容易提取正确的内容以显示为精选片段。 2018年也许还要从另一个优化角度去关注——优化语音搜索的功能片段。...精选片段，其实就是Google让用户能够快速的获取相关有用的信息，快速解决用户问题。 它通常遵循“如何”或“什么”结构，这种结构更加方便的让Google从页面中获取正确的信息，以便展示在搜索结果页面。...从已有的数据中观察到，在答案框中显示的结果可以看到32.3％的点击率。 如何优化其内容以显示在答案框中？因此，精心制作的答案框策略可以增加网站的权威性，也可以增加品牌的转化。
论文将药物设计建模为一个多目标优化问题，将基于片段的连接树变分自编码器这一深度生成模型融入深度进化学习框架中，取得了良好的实验结果。 主要内容整理如下。...受对给定的蛋白靶标进行基于片段的药物搜索研究和本领域出现的人工智能方法的启发，本文从两方面推进了计算药物设计： 1....图2显示了将一个SMILES字符串切割为片段。为了重建一个分子，可以从叶子到根，从右到左重新组装片段。...作为案例研究，作者通过BAS对高质量分子进行了排名，并选择了两个得分最高的新分子，一个是使用FragVAE+DEL获得的，另一个是从JTVAE+DEL获得的。图9显示了蛋白质-配体复合物。...4 结论 药物发现可以建模为一个在广阔搜索空间上的多目标优化问题。本研究提出将基于图片段的深度生成模型应用于深度进化学习过程，并将蛋白质-配体结合亲和力分数作为目标之一。
但这一次，你点击第1个结果后，发现该网站内容根本就没法浏览，甚至不是我们想要的内容，那么也许几秒钟后我们会从该页面返回到Google搜索结果页面继续浏览其他的搜索结果。 ?...视频的SEO优化策略 现在视频是越来越火，尤其是短视频，用的人越来越多，根据Cisco的说法，到2021年，在线视频将占所有在线流量的80％。 当然这有可能仍然不能满足用户对视频的需求。...事实上，Google已开始将YouTube搜索结果整合到Google图片搜索中： ? （谷歌把视频嵌入图片搜索结果中） 我想在未来的某个时间点，百度也会这么做，也许他们已经开始在这么做了。...大约41％的语音搜索结果来自精选片段。 语音搜索结果一般为29个字; 但Google会从长篇内容中获取语音结果。 HTTPS至关重要。 查看全文 ⑵.保持简短和重点来优化语音搜索 谁在使用语音搜索？...针对我们个人或一般企业的话，可以从另一个方面考虑。那就是发布原创唯一的内容，从这方面也可以逐渐的提高逐渐的权威度、知名度和可信度。
在这篇文章的其余部分，我将展示一些我们在实验室中所做的工作，这些工作是将一个在一个领域(ImageNet自然图像)训练过的网络用于在另一个领域(航拍图像)进行基于图像的搜索。...为了节省内存和减少计算负担，我们训练了一个自动编码器神经网络来压缩2048个数字到512位。在那之后，来自航拍图像数据集的4800万个图像片段可以在不到80毫秒内与一个新的片段相比较！...我们开发了一种“refining”搜索的交互式方法，使得匹配不只是基于单个片段，而是基于多个片段。...可以看到，这些片段中有一些包含船只，但结果远远不够好。用户现在可以选择一些他满意的片段： ? 然后，将所选择的所有片段和数据库中所有片段的描述符进行比较，再根据它们的平均相似距离进行排序。...从排序到匹配 迭代方法的结果是对880万个片段进行排序，基于在交互细化过程中选择的片段的平均相似距离。理想情况下，应该有个边界，前N个片段包含船只，剩下的片段是没有的。
每个二维的纹理都由许多小的纹理元素组成，他们是小块的数据，类似于我们前面讨论的片段和像素。要使用纹理，最直接的方式是从图像文件加载数据。...当我们将几个纹理元素挤到一个片段时，缩小就发生了；当我们把一个纹理元素扩大到几个片段上时，放大就发生了。针对每种情况，我们都需要配置纹理过滤器。...被插值的纹理坐标和纹理数据被传递给着色器函数texture()，它会读入纹理中那个特定坐标处的颜色值，然后把结果赋值给fragColor，以便设置片段的颜色。...四.为顶点数据创建新的类结构 首先，我们要把顶点数组分离到不同的类中，每个类代表一个物理对象的类型。我们为桌子创建一个新类，并为木槌创建另一个类。...我们需要注意的是S轴的方向是向右为正的，范围是从0到1，T轴是向下为正的，范围也是从0到1。我们还使用了0.1和0.9作为T的坐标，为什么？
或者，可以使用模型分数作为启发采用更随机的搜索策略从而输出一组多样的配体。在该工作中，作者采用的是贪心策略。 图1：几何深度学习指导片段序列添加的配体生成方法....对于给定位置评估一个候选片段的分数，需要将所有点的特征向量进行平均得到一个平均向量，然后将它传递到聚合单元，这种情况下聚合单元的输出是一个标量。...通过使用自定义图匹配算法顺序的从每一个配体中移出片段构成合成“专家”状态，直到达到最小大小（也就是）。在中间状态中，每一个被移出的片段将会被替换成氢原子以满足价态要求。...由于有些状态序列比其他长得多，作者为每一个蛋白质-配体结构从状态序列中随机挑出最多6个标记状态加入到数据集中。...第三﹐将模型训练成评分函数而不使用典型的策略。 然而，在结果中有几点需要注意。
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