几何深度学习是个很令人兴奋的新领域，但是它的数学运算逐渐转移到代数拓朴和理论物理的范围。
Tissot 指示图或 Tissot 歪曲椭圆是在地图上显示圆，展示了这些圆是如何适应投影的（即，在不同的位置出现了球面相同的曲率）。通常，不同的位置会出现不同的扭曲度。
近来在做三维网格编辑相关的工作，于是看了04年的这篇高引用的经典论文，这篇文章在三维中使用拉普拉斯坐标配合多个限制方法实现了效果不错的网格编辑。因为最近太忙了所以现在才抽空写好总结发出来
Pauling和Corey意识到氢键在定向极性化学基团（如肽键的C=O和N-H基团）方面的重要性。他们还得到了William Astbury的实验结果，他在20世纪30年代对蛋白质进行了开创性的x射线研究。Astbury证明，构成毛发和豪猪羽毛的蛋白质（纤维蛋白α-角蛋白）具有规则的结构，每5.15至5.20Å重复一次。（埃，Å，以物理学家Anders J.Ångström的名字命名，等于0.1nm。虽然不是国际单位制，但结构生物学家普遍使用它来描述原子距离-它大约是一个典型的C-H键的长度。）有了这些信息和他们关于肽键的数据，并借助于精确构建的模型，Pauling和Corey着手确定蛋白质分子可能的构象。
今天给大家介绍的是nature biotechnology上有关分子生成的文章"Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors"。文章发表于2019年9月。
Sora刚发布后没多久，火眼金睛的网友们就发现了不少bug，比如模型对物理世界知之甚少，小狗在走路的时候，两条前腿就出现了交错问题，让人非常出戏。
这是基础渲染课程系列的第一部分，主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的，可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解（译注：Mesh Basics系列皆已经翻译完毕，但与本系列主题关联不大，讲完4个渲染系列之后，再放出来）。这个系列会讲，这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
如上所述，标准嵌合RNA是已知的融合基因产物；非标准嵌合RNAs是通过两种已知机制(反式剪接和顺式SAGe)的基因间剪接产生的基因产物。反式剪接首次在低等真核生物如锥虫或线虫中被发现，他们具有一种特殊的反式剪接机制，称为SL-反式剪接[78，79]。在这些生物中，一个短的非编码前导序列(称为SL)连接到嵌合转录物的5’端(上游) [80]，进一步促进剪接的募集[81]。SL-反式剪接还具有其他重要的生物学功能。例如，在锥虫中S1序列作为5’端的帽子保护新形成的转录物[82]。然而在高等真核生物中没有发现SL-反式剪接序列。最近在高等真核生物(即人类)体内发现了非SL-反式剪接机制的存在。该机制可能与细胞中的转录和剪接机制[83]，亲本基因序列特异性[9]，以及3D空间中前mRNA分子的3D结构形成[83，84]有关。还有假设认为反式拼接嵌合转录物可能促进基因组相互作用并导致染色体易位[85]。
硬纤维瘤是一种罕见的良性（非癌性）肿瘤,发生于人体内的结缔组织（Connective tissue）中。成纤维细胞(fibroblast cells)构成结缔组织。结缔组织支持和连接着骨骼、韧带和肌肉，并有助于稳定器官位置。硬纤维瘤也被称为侵袭性纤维瘤病(aggressive fibromatosis)或韧带样型纤维瘤病(desmoid-type fibromatosis)。硬纤维瘤非常罕见，约占所有肿瘤的0.03%，占所有软组织肿瘤的不到3%。在一般人群中，硬纤维瘤的估计发病率为每年每百万人口2-4例。
给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。
这篇文章，主要是介绍了抗性数据，如何利用GLMM模型进行的分析，文中，他将9级分类性状变为了二分类性状，进行分析。
Cinema 4D R26 for mac是一款三维计算机动画、建模、模拟和渲染软件。Cinema 4D S26在整个3D工作流程（建模、动画和模拟、渲染）中提供了强大的增强功能。
美团在前几天也开启了春招实习招聘模式，这一轮的笔试难度比较大，总共有五题，前三题属于“送分题”，最后一题属于名副其实的难题，毕竟涉及到一个相对复杂的数据结构--并查集，我看了关于这次笔试的一些讨论，很多人都对这题有些懵逼，所以今天我们来讲一道并查集相关的算法题。
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！
众所周知，一般正规的开发团队都有 review 代码的环节，目的是为了让代码更加具备可读性，方便其他人更加快速的看懂、更加快速的开发业务代码。
α-角蛋白、胶原蛋白和丝素蛋白很好地说明了蛋白质结构与生物功能之间的关系（表4-2）。纤维蛋白具有赋予其所在结构强度和/或灵活性的特性。在每种情况下，基本结构单元都是二级结构的简单重复元件。所有纤维蛋白均不溶于水，这一特性是由蛋白质内部及其表面的高浓度疏水性氨基酸残基赋予的。这些疏水表面大部分被掩埋，因为许多相似的多肽链堆积在一起形成复杂的超分子复合物。纤维蛋白潜在的结构简单性使其特别有助于阐明前面讨论的蛋白质结构的一些基本原理。
AiTechYun 编辑：nanan 2D图像转换为3D 今年1月，Fleisher和Shirin Anlen（该AI的开发人员）写了一个关于图像转换的AI，用来从视频中剔除角色。最近，通过交互式AI
---- 面试季又到了，各位小鲜肉也在着手准备基本的面试、实习。但是，有小鲜肉的思想我确实有点不敢苟同。面试无非就是问一些问题，你能答出来就行，答不出来就 pass。那如果我知道你要问哪些问题，这不就行了吗？感觉这不就是做一场考试吗？ 一个学期的课程，我用 7 天学完，题目我都会做，考试分数还比那些学了一个学期的要好得多。那我为什么还要上课呢？现在，侥幸你通过了面试，知道如何做算法题，但在实际工程领域，你这样的人能解决什么问题呢？ 年轻人拥有着无限可能大概是这世界上最搞笑的一句话了。本来在这个世界上在某一个
在这篇文章中，我们以几何的视角去观察矩阵奇异值分解的过程，并且列举一些奇异值分解的应用。 介绍 矩阵奇异值分解是本科数学课程中的必学部分，但往往被大家忽略。这个分解除了很直观，更重要的是非常具有实用价值。譬如，Netflix（在线电影租赁公司）对能够提高其电影推荐系统准确率10%的人提供100万美元的丰厚奖金。令人惊奇的是，这个看似简单的问题却非常具有挑战性，相关的团队正在使用非常复杂的技术解决之，而这些技术的本质都是奇异值分解。 奇异值分解简单来讲，就是以一种方便快捷的方式将我们感兴趣的矩阵分解成更简单且
所有20种常见氨基酸都是α-氨基酸。它们有一个羧基和一个氨基连接到同一个碳原子(α碳)(图3-2)。它们在侧链或R基团上彼此不同，其结构、大小和电荷各不相同，并影响氨基酸在水中的溶解度。除了这20种氨基酸之外，还有很多不太常见的氨基酸。一些是蛋白质合成后被修饰的残基，另一些是存在于生物体中但不作为蛋白质成分的氨基酸，还有两种是仅在少数蛋白质中发现的特殊情况。蛋白质中常见的氨基酸被赋予了三个字母的缩写和一个字母的符号，用来简略地表示蛋白质中聚合的氨基酸的组成和序列。
生物分子的共价键和官能团当然是其功能的核心，但分子组成原子在三维空间的排列——它的立体化学——也是核心。 含碳化合物通常以立体异构体（stereoisomers）的形式存在，分子具有相同的化学键和相同的化学式，但构型（confifiguration）不同，即原子的固定空间排列。 生物分子之间的相互作用通常具有立体特异性，需要相互作用分子中的特定构型。
最近在看一本书，叫做 《思考的乐趣》，第 26 节 “我最爱的证明”，里面介绍了这样一则有趣的问题（文章链接在此）：
这是流体材质的第二篇，继上一篇纹理变形之后，讲述如何对齐流体而不再是将它们进行扭曲。
plot3是三维画图的基本函数，绘制的是最为主要的3D曲线图，最主要的调用格式是：
计算Mesh网格的体积是一个相对简单和众所周知的问题。在这个教程中我们将介绍计算Mesh网格对象体积的一般思路、数学依据，给出JavaScript实现代码，并对大量重复对象的体积计算给出优化算法。
SVD实际上是数学专业内容，但它现在已经渗入到不同的领域中。SVD的过程不是很好理解，因为它不够直观，但它对矩阵分解的效果却非常好。比如，Netflix（一个提供在线电影租赁的公司）曾经就悬赏100万美金，如果谁能提高它的电影推荐系统评分预测准确率提高10%的话。令人惊讶的是，这个目标充满了挑战，来自世界各地的团队运用了各种不同的技术。最终的获胜队伍"BellKor's Pragmatic Chaos"采用的核心算法就是基于SVD。
PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理解，比如 个性化推荐中应用了SVD，文本以及Web挖掘的时候也经常会用到SVD。
今日，TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics，该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统，可利用大量无标注数据，解决复杂 3D 视觉任务的数据标注难题，助力自监督训练。
本教程介绍了转换以及如何使用矩阵在Godot中表示它们。它不是有关矩阵的完整深入指南。变换在大多数情况下都以平移，旋转和缩放的形式应用，因此我们将重点介绍如何用矩阵表示那些变换。
AG Grid目前提供两个版本地产品，分别是AG Grid Community和AG Grid Enterprise，AG Grid Community是免费和开源的，AG Grid Enterprise 提供专门的支持和更多企业风格的功能。AG Grid 免费提供其他网格工具的收费功能，而AG Grid Enterprise 提供了更多强大地功能。
在Three.js中，一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中，我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体，研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。
本文将介绍大连理工大学都健教授团队近期在AIChE期刊上发表的论文“De novo drug design framework based on mathematical programming method and deep learning model”,其团队开发了一个深度学习模型用于识别具有高结合亲和力的靶标-配体复合物，并将其与数学规划模型进行集成，实现了高通量反向优化设计小分子药物目标，进一步以治疗心血管疾病的利伐沙班替代药设计和治疗肿瘤疾病的阿昔替尼替代药设计为例，证明了本文所提出的从头药物设计框架的通用性和有效性。
在本文中，我们将通过 Python 代码和逻辑来设计一款您在智能手机上经常玩的 2048 游戏。如果您对游戏不熟悉，强烈建议您先玩一下游戏，以便了解游戏的基本功能。
在药物发现领域，CADD技术可以加速药物研发，而CADD又下分为SBDD，LBDD，FBDD，以及最近大热的AIDD。在SBDD领域，DOCKING始终是绕不开的话题，也是高通量虚拟筛选的利器，本文通过一篇综述，来尽可能的将DOCKING这一概念阐释清晰。
最早接触兰顿蚂蚁是在做参数化的时候，那时候只感觉好奇，以为是很复杂的东西。因无意中看到生命游戏的 React 实现，所以希望通过兰顿蚂蚁的例子再学习一下 React。
经过昨天晚上的调试，发现了一个主要问题：使用圆网格标定板标定时，不能使用cornerSubPix()函数，否则寻找角点时，会导致图一的情况(裁剪为30万像素)。就找到能参考的程序，推进还是很快的。
许多蛋白质具有多个多肽亚基（从两个到数百个）。多肽链的结合可以发挥多种功能。许多多亚基蛋白具有调节作用；小分子的结合可能会影响亚基之间的相互作用，导致蛋白质活性的巨大变化，以响应底物或调节分子浓度的微小变化。在其他情况下，单独的亚基承担单独但相关的功能，例如催化和调节。一些关联，例如在本章前面讨论的纤维蛋白和病毒外壳蛋白中看到的关联，主要发挥结构作用。一些非常大的蛋白质组装体是复杂的多步骤反应的场所。例如，每个核糖体（即蛋白质合成位点）都包含数十个蛋白质亚基以及 RNA 分子。
基因组选择，预测杂种优势，在水稻可以用，在玉米，高粱中也可以用，在动物选择配套系时也可以用，根据加性效应和非加性效应进行预测，前景广阔。
plot3 基本的三维曲线图绘制 plot3(x,y,z)，x,y,z均为相同长度的向量,会得到三个向量相同下标构成的的三维坐标(xi,yi,zi)(i=1~n)连的曲线
webGL是基于OpenGL的Web3D图形规范，是一套JavaScript的API。简单来说，可以把它看成是3D版的canvas。恩，你会这样引入canvas对吧：
今天郭先生说一说three.js中的Matrix4，相较于Matrix3来说，Matrix4和three.js联系的更紧密，因为在4x4矩阵最常用的用法是作为一个变换矩阵。这使得表示三维空间中的一个点的向量Vector3通过乘以矩阵来进行转换，如平移、旋转、剪切、缩放、反射、正交或透视投影等。这就是把矩阵应用到向量上。
在最初的六天，我创造了天与地 webGL是基于OpenGL的Web3D图形规范，是一套JavaScript的API。简单来说，可以把它看成是3D版的canvas。恩，你会这样引入canvas对吧：
对于每一幅相机得到的特定物体的图像，我们可以在摄像机系统上用旋转和平移来描述物体的相对位置。如下图。
mesh(X,Y,Z)的用法，其中X是n维向量,Y是m维向量，Z是m*n维的矩阵：
自 Three.js 2010 年成立以来， 一直是在 Web 上构建 3D 视觉效果的标准。 多年来，基于这个库构建了很多抽象库，它们整合了 Three.js 的特性，可以帮助开发者创建快速、令人惊叹和高性能的 Web 应用程序。
本文简单介绍了08年刘利刚著名的网格参数化论文《A Local/Global Approach to Mesh Parameterization》, 其尽可能刚性地完成了对三角网格的参数化处理, 效果很不错. 本文约3k字, 难度较高, 同步存于我的Github仓库(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes/blob/main/Content/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0/A%20Local%20Global%20Approach%20to%20Mesh%20Parameterization/README.md)
近年来，SE(3) 等变网络在 3D 语义分析任务中发挥着重要的作用，尤以 3D 姿态可控卷积神经网络为代表。3D 姿态可控卷积神经网络利用姿态可控卷积（ST-Conv）逐层学习姿态等变的特征，从而保留 3D 输入的姿态信息。直观地说，对于一个 ST-Conv，关于 3D 输入的任意 SE(3) 变换(r,t)，都将诱导输出特征的同步姿态变换，其中r ∈SO(3)表示旋转，
FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry
答：在构造函数如果有public修饰的静态构造函数时会报：“静态构造函数中不允许出现访问修饰符”，如果什么修饰符都不加的话不会报错，静态构造函数一般是起初始化作用。
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