本文不是一篇 Git 入门教程，这样的文章一搜一大把，我是要从具体实践角度，尤其是在团队协作中，阐述如何去好好地应用 Git。既然是讲在团队中的应用实践，我就尽可能地结合实际场景来讲述。...分支管理 Git 的一大特点就是可以创建很多分支并行开发。正因为它的灵活性，团队中如果没有一个成熟的分支模型的话，那将会是一团糟。 ? 要是谁真把这么乱的提交图表摆在我面前，就给他一个上勾拳！...代表它们是「主要分支」，其他的分支是基于它们派生出来的。主要分支每种类型只能有一个，派生分支每个类型可以同时存在多个。各类型分支之间的关系用一张图来体现就是： ?...对于工具的选择，我一直都是秉承「哪个能更好地解决问题就用哪个」这个原则。所以，只要不影响到团队，用什么工具都是可以接受的。...在团队中应用 Git Flow 时，推荐使用 SourceTree 与 GitLab 配合的形式： 用 SourceTree 创建 feature 等分支以及本地的分支合并、删除； 用 GitLab 做代码审核和远程的分支合并
【这篇文章说了啥】 这篇文章主要介绍了在生产者-消费者模式中，生产和消费之间有大量数据需要交互时的一个高效率的解决方案。 【问题引入】 1....问题场景 在设计模式中，生产者-消费者模式肯定是排在前面位置的，在实际开发过程中，也常常需要使用这个模式。 在讲解设计模式的书籍中，只会从抽象的角度对生产者-消费者模式进行讲解。...在这个模型中，生产者向缓冲区1中写日志信息；而消费者从缓冲区2中读取日志信息，这样的话，消费者的写文件操作无论怎么慢都不会影响到生产者产生日志了。...交换缓冲区之前：生产者向缓冲区1中写日志，消费者从缓冲区2中读日志。 交换缓冲区之后：生产者向缓冲区2中写日志，消费者从缓冲区1中读日志。...在这个实际的使用场景中，通过双缓冲技术，很好地解决了生产者和消费者之间的异步操作和速度不匹配问题，提高了日志系统的整体吞吐率。
5枚勋章，让探路者不再踽踽独行 作者 | 李雨晨 如果说过去四年是人工智能商业化进程的上半场，那么即将结束的2019年，已正式把这个行业领入至下半场。...在过去两届评选中，514家参选企业经过多轮的筛选与评审，最终60多家极具商业价值的公司成功从中脱颖，入选首届和第二届「AI 最佳掘金案例年度榜单」。...针对医疗AI各个细分领域的创新，今年「AI最佳掘金案例年度榜单」特设了五个“AI+医疗”奖项，深睿医疗、依图医疗、联影智能、推想科技、微软亚洲研究院，凭借各自优势在众多优秀竞争者中脱颖而出，分别荣获「最佳医学影像辅助诊断奖...同时，深睿医疗最新发布了Dr.Wise®头颈CTA AI医学辅助诊断系统，结合此前深睿医疗应对急诊卒中中心推出的Dr.Wise®脑卒中AI医学辅助诊断系统，也可为临床提供完整的神经系统AI整体解决方案。...这项技术可在CT扫描中，在相同图像质量下，可减少85％的辐射剂量，而在相同剂量下，可以提高160％的低对比度可检测性。
尽管命中率低且最佳表现者的效力差，但七个团队提出了一些具有足够良好的结合特性和类药性质的多样化小分子。这些命中是“很好的起点”，Walters说。...得分最高的团队使用了：基于药效团的方法，来确定小分子与口袋相互作用所使用的特征；超高通量对接，快速测试数十亿化合物在口袋中的适配情况；分子动力学和自由能计算，更仔细地研究特定小分子如何与目标相互作用；以及基于片段的方法...一些参赛者还使用AI来制定评分函数，以评估对接化合物与目标的相互作用如何，但在Gorgulla的实践中，传统方案仍然表现最佳。...在LRRK2挑战中，大多数参赛者是学术团队，但在CBLB挑战中，近50%的参赛者是生物技术公司。“情况似乎在变化，”Schapira说。...到目前为止，在大多数报道的研究中，使用晶体结构的虚拟筛选似乎仍然优于依赖于预测结构的筛选。
该成果发表于国际著名学术期刊Bioinformatics，首次发布了在虚拟现实（VR）环境中，完成药效团的生成、编辑，以及基于药效团的药物虚拟筛选等全流程交互可视计算软件VRPharmer。...构建真实感三维虚拟空间，元宇宙里探索药物设计 在计算机辅助药物设计（CADD）中，由于药效团筛选快速、准确地发现先导化合物，得到业界和研究者的广泛应用，也是人工智能药物设计中最为核心的环节1。...基于研究团队前期发展的反向药效团匹配和靶标预测平台PharmMapper2和图形化药效团筛选软件ePharmer3，系统设计了四个关键环节及相应的控制菜单：Load（本地或远程加载分子文件）；Visualization...Screening模块筛选出一批具有潜在生物活性的小分子并确定每个分子与靶标蛋白的结合姿态。在科学计算过程中，系统设计了两个独特的交互式筛选模式：评分模式和最优化模式。...（1）评分模式计算蛋白质和小分子的匹配得分，引导用户利用VR手柄改变小分子空间姿态，逐步探索最佳分子结合位点。
换了工作以后进入了运营部门中的设计组，为了弄清楚运营的流程，一个月间间断断地看完了《增长黑客》这本书。...首先要将经常性消费用户和几乎不使用／从未使用的用户分离开来，通常制定以下问题指导分析过程： 1、我们的最佳客户有哪些行为？ 2、我们的最佳客户有哪些特征？ 3、导致用户弃用的原因？...想法提出的格式：想法名称+想法描述+假设+待测指标 1、想法名称 给每个想发起一个简短的名称可以使讨论更容易也更高效 2、想法描述 “谁”——这个想法针对“谁”，所有访客／新用户／复活用户／某个渠道获得的用户...（团队目标是筛选尽可能多的高影响力试验） 信心——衡量提出者对于想法产生预期影响的信心。非主观臆测而是要根据某种实证经验。...简易性——衡量进行一项试验所需投入的时间和资源 提交者应该以10分为满分进行评分，评分结束后，团队可以根据得分排序，在核心关注领域选择得分最高的想法进行试验。
对于计算筛选，作者采用了一种基于结构的分而治之方法来找到最有希望的候选者，而对于随后的体外筛选，作者使用了由自下而上的合成生物学建立的合成细胞模拟体。...图 1 重要的是作者展示了在计算模拟和实验室筛选流程中表现最佳的变体，可以完全功能性地替代大肠杆菌中的野生型MinE基因。...由于最终想要在大肠杆菌细胞中测试这些蛋白质，作者还预测了蛋白质在大肠杆菌中的溶解性作为第四个得分。所有四个得分都被标准化并求和，得到了一个大致正态分布的最终功能得分。...其他34个变体在Min波出现的通常时间尺度内（5-15分钟）没有显示出任何异质性定位。作者发现这些阳性变体中有10个来自于在计算模拟中评分较高的候选者，而4个来自于评分较低的候选者。...引人注目的是，synMinEv25在体外波动发生得分中已经超过了所有其他变体，同时在改进的功能得分中被评为最佳候选者，证实了体外得分以及计算模拟得分可以合理估计新兴蛋白质功能，这将显著提高未来研究中类似流程下新兴功能实验验证的效率
通讯录中每个通讯者的信息包括编号、姓名、性别、电话、E-mail地址；采用单链表结构存储，实现以下功能： 1．通讯录的建立 2．通讯者信息的插入 3．通讯者信息的查询 4．通讯者信息的删除 5．通讯录的输出...其中，通讯者信息的查询包括按编号查询和按姓名查询；通讯录的输出按编号排序。...并要求每个功能是一个模块，有主控菜单，可使用数字来选择菜单项，分别进入相应的功能。 个人数据结构课程设计作业，如遇到本校校友，还请稍微更改。...} else { printf("通讯录中不存在此人信息！...\n"); return; } } //8.查找通讯录中的数据（通过ID查找） void SearchList() { List *p; char ID[10]; p = L->next;
欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍随机森林是常用的非线性用于构建分类器的算法，它是由数目众多的弱决策树构建成森林进而对结果进行投票判断标签的方法...本文旨在通过R实现随机森林的应用，总共包含：下载数据加载R包数据切割调参（选择最佳决策树数目）建模（重要性得分）多次建模选择最佳特征数目（基于OOB rate）多元回归分析筛选相关特征风险得分重新建模模型效能评估下载数据本文所需的数据来自于...特征的重要性得分获取所有特征的重要性得分，此处使用MeanDecreaseAccuracy。...另外，最佳决策树数目参考第一次模型的 1000，也作为本次最佳决策树数目。...该处没有对自变量进行标准化，本来是要做的，但考虑到每个指标所含有的临床学意义，就使用了原始值。
因此，研究团队选择性地展示给数据标注者某些解决方案——他们更愿意展示那些更有可能欺骗最佳奖励模型的解决方案。 此外，作者还在数据收集过程的几个时间点迭代地使用最新的数据重新训练过程奖励模型PRM。...在每次迭代中，对每个问题生成N个解决方案，并仅向数据标注者展示得分最高的K个具有说服力的错误答案解决方案。...大规模监督学习 研究团队训练了大规模的PRM，使用PRM800K中的步级标签进行训练。为了确保大规模ORM基准线尽可能强大，他们从生成器中对每个问题进行了100次均匀采样进行训练。...这三种奖励模型之间唯一的区别就是监督方式，除此之外它们在相同的数据集上进行训练。 在下图a中，作者通过每个模型的500个最佳选择来评估每个奖励模型。...结果显示，过程监督在所有数据收集规模上明显优于结果监督的两种形式。在下图b中，他们通过不同的N值评估每个系列中最佳奖励模型的最佳N表现。
首先，它会收集N个模型对每个输入的输出，并创建所有可能的输出对。 然后，使用特殊的编码器来比较这些输出对，以确定哪个候选输出更好，捕捉到微小的差异。...GenFuser模块则是一个基于Transformer的编码器-解码器结构，使用单个编码器对输入文本和一些候选者进行编码，然后使用单个解码器解码融合的输出。...按照论文解释，通过这个运作流程，就能有效筛选并集合生成优质答案。 那么到底效果如何，下面是团队的评估过程。...集成LLM结果优于单个LLM 为了保证可以在大量数据基础上进行评估，团队专门引入基准数据集MixInstruct，用于在指令跟随任务中对LLM的集成模型进行基准测试。...在BERTScore（79.09）、BARTScore（-3.02）和BELURT（-0.17）三个排名里得分也都不错。
（对 ice 和 Rax 项目友好）的最佳实践及阻塞问题发布卡口，帮助开发者优化项目性能，避免潜在 bug 。...可维护度： 通过 typhonjs-escomplex 对文件进行扫码，得出每个文件的可维护度，可读性及复杂度评分。针对得分较差的文件可以进行深度分析帮助开发者更好的重构复杂代码。...前进方向思考 愿景： 让团队没有不及格（低于60分）的代码。 整体方案的设计如下图所示： 在后续的版本迭代中，Iceworks Doctor 将构建一个完整的系统性方案。...通过极低的成本便可维护团队代码质量，开发环境、质量、安全问题及团队协作问题均可在 VS Code 中解决，并在关键的流程节点来把控代码的质量，深度和 DEF 团队合作形成闭环。...同时我们正在筹划淘系前端最佳实践的 ESLint 规范，结合 eslint-config-ali 及和各个团队的质量接口人共同制定出更适合淘系前端团队的 ESLint 规范。
今天为大家介绍的是来自Walters团队的一篇论文，作者提供了一种在大规模数据库中高效搜索对应需求数据的方法。 过去五年里，通过虚拟筛选那些可以按需合成的超大型库来寻找新药靶点变得越来越流行。...这些挑战促使研究者寻求更经济高效的筛选策略，以应对超大型虚拟库带来的计算和财务压力。为了解决这个问题，作者团队开发了快速识别最有前景分子的启发式搜索方法，即一种叫做汤普森采样（TS）的方法。...3.重复尝试：然后开始正式的筛选过程，这个过程包括以下几个循环重复的步骤：对于每次尝试，算法不会盲目地从库中随机挑分子来做实验，而是从每个分子的信念分布中随机选择一个可能表现较好的分子。...在所有的TS运行中，观察到的得分分布与穷尽搜索中前100个的得分分布相似，如图2中右侧绿色所示。在图2的底部，TS运行始终能找到前100个分子中的88到90个。...通过10次TS运行，作者合并了每次运行的前100个独特分子，评估了TS在识别与查询分子高度相似的分子方面的效能。结果显示，即使只评估了库的0.1%，TS能够识别出前100个最佳分子中的54到69个。
---- 今天给大家介绍2019年10月，北京大学基础医学院周源团队、崔庆华团队和河北工业大学李建伟团队合作在Genome Biology上在线发表的题为Benchmark of computational...测试方法的筛选流程图 2.2测试数据说明 本文主要的独立基准数据集由HMDD v3.1中所有未被HMDD v2.0覆盖的新的miRNA-疾病关联组成。...其中在得分函数类别中SNMFMDA表现最佳(AUPRC=0.192)；在复杂网络算法类中MCLPMDA表现最佳(AUPRC = 0.311)；在机器学习类中LFEMDA性能最佳(AUPRC = 0.301...结果总结在图3中，只有MCLPMDA在每个阈值上保持最好的排名。当考虑预测结果前5%时，BNPMDA和HAMDA排在前3位，这表明它们在预测中度高置信度miRNA-疾病关联方面的准确性。...为了验证这种可能性，作者首先使用max-min归一化方法将每个预测模型的预测得分缩放到0-1区间，然后将预测得分与每个预测模型初步优化的权重进行迭代整合。
然而，小分子和蛋白质的分子口袋对接过程中存在固有的计算复杂性：评估每个小分子需要考虑它的各种低能量三维构象，每个构象都有一个不同的三维几何结构。...得分最高的50,000个姿势被挑选出来，其中每个分子(大约33,000个虚拟产品)的最佳姿势被选择用于进一步分析。用Chemalot软件包进行应变能过滤。...聚焦于每个结构中的链A实例，得到的电子密度显示了每个配体的清晰的结合模式(图4A和图5A)。图4B和图5B中展示了实验蛋白质-配体复合体与在虚拟筛选中获得的对接姿势之间的比较。...最优得分的复合姿势有望在结合部位内其所有组件的相互作用中获得有利得分。...此外，得分最高的组件可能会在贪婪的迭代中作为解决方案存活下来。
DRUGAI 今天为大家介绍的是来自美国国家卫生研究院的陆致用教授团队的一篇论文。临床试验中的患者招募是一项挑战。...图2a展示了在检索阶段，大型语言模型被用来生成用于初步筛选临床试验的关键词。每个关键词经过混合检索器匹配词汇和语义信息，从而获得相关临床试验列表，并通过互惠排名融合将结果合并为排名列表。...TrialGPT-Ranking得分反映患者-试验适应性 在图1c中，TrialGPT-Ranking通过将标准级的预测结果汇总为试验级别的评分，来判断患者是否符合某个临床试验的条件。...图4a展示了被预测为“纳入”的纳入标准百分比，结果表明，在合格的临床试验中，患者满足的纳入标准比例最高，而在无关的临床试验中则最低；对于相关但不合格的试验，满足的标准比例介于两者之间。...图4d中的一般相关性评分显示，无关的患者-试验配对得分显著低于其他配对，而合格和不合格/潜在配对有一定重叠，但合格配对得分显著较高。
这些预测模型使得虚拟筛选（VS）策略能够从大量的预先合成和易于合成的化合物库中识别出有前景的候选物。...接着，设计者脚本将一个包含后代SMILES及其目标得分值的一行文本写入GENERA工作目录。主GENERA脚本定期检查这些新的条目。...一旦发现，这些新条目会被添加到一个包含所有迄今为止生成的SMILES及其适应性分数的存储库中。然后，当前“最佳”SMILES文件和新条目会合并，并提交给帕累托前沿工具。...具体来说，对接得分偏好较大的分子，而配体效能偏好较小的分子。图2A显示了Gen1集中重原子的分布情况。...实际上，这种方法可以提高虚拟筛选活动的命中率，正如先前的研究所报道的。基于这些证据，作者挑战使用GENERA将PLANTS和GLIDE进行组合，两者均作为帕累托前沿的输入。
筛选是周数，因此通过更改它，数据透视表将显示季节中该周的数据。 创建要绘制图表的数据 显然，图表需要显示每个队的得分。...团队队徽是与该工作簿存储在同一文件夹中的图像。 为了存储所有这些数据，使用了三个集合。颜色集合存储球队主颜色及其高亮颜色的RGB值，第三个集合存储队徽图像文件的名称。...为了将所选周的数据输入到表中，从而绘制到图表中，代码会更改透视表上的筛选器。此筛选器是工作表中单元格I1中的值。 因此，数据透视表中的数据流入计算表，计算表依次输入排序表。...该图表绘制了排序表中的数据。 当然，排序表中团队的顺序与图表中显示的顺序相同。随着代码进度遍历每周，图表数据会发生变化，轴标签会正确反映排行榜。...通过从上到下依次检查每个条形，并使用排序表中的球队顺序，可以为每个条形应用正确的颜色和徽章。 联盟中有20支球队，所以代码使用一个从1到20的变量计数器对每支球队进行计算。
ChatGPT是一种基于GPT-3.5的生成模型，并进行了微调以完成文本生成任务。在本研究中，团队采用提示工程方法，将ChatGPT模型用于生物医学相关的NLP任务并评估其性能。...然而，这可能会受到一些高分任务的影响。因此，团队提供了每个任务类别的平均得分，反映了属于相同任务类型的数据集的性能，以及所有任务类型之间的平均总体得分。 表2....生物医学关系提取任务的两种提示（DDI数据集） 在三个数据集（ChemProt、DDI、GAD）中 ，团队尝试了简化以及复杂版本的提示词。...关系抽取任务要求模型能够识别文本中掩盖的一对实体之间的关系。正如前面提到的，团队对于关系抽取的三个数据集（ChemProt、DDI、GAD），设计了两种不同的提示。...在HoC数据集上，ChatGPT仅获得了51.22%的F1值，远远低于基于BERT的模型，表明ChatGPT在处理少样本的医学文本分类任务时性能仍远未达到最佳水平。
最后筛选出的几个替代原始数据的变量被称为主成分，它们是原始变量的线性组合，关系图如下： 2 主成分分析 步骤 构建原始数据矩阵； 消除量纲——数据标准化； 建立协方差矩阵（或相关系数矩阵）； 求出特征值...3.2 构建主成分模型 R中构建主成分模型的常用函数有pricipal() 和princomp()，两者不同之处在于: pricipal() 只返回最佳nfactor的子集，而princomp() 将会得到和变量个数一样多的主成分...碎石图能够直观地展现要选择的主成分数目，图中急剧的中断表明需要提取的主成分的适当数量，从图中可知最佳的主成分个数为1。...运行结果中的h2指主成分对每个变量的方差解释度，u2指方差无法被主成分解释的比例。例如，法官正直度（INTG）84%的方差可以用PC1来解释，15.65%的方差不能由PC1来解释。...(USJudgeRatings,nfactors = 1,rotate="varimax") > rc 旋转后的结果如下： 3.6 计算主成分得分 从原始数据中获取主成分得分 pc<-principal
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