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  • 来自专栏镁客网

    《我不是神》,谁是神?

    刚刚过去的周末,您看了《我不是神》吗? 在电影中,也许是出于戏剧冲突的需要,企扮演了最大的反派角色。然而,真实的世界远比电影塑造的情节复杂的多。 企为什么要卖“天价”? 现实生活中的企并非都是唯利是图的资本家,对于研发原创新药的企来说,每开发一种新药,成本是巨大的。这其中不仅可能涉及到多达十几亿美金的投资,更重要的是时间成本。 如果不给专利市场垄断的机会,让企和投资企的资本机构看到新药可能产生巨额利润的机会,企是不会有动力去开发新药的。最后导致的结果就是大家都卖仿制药,制药本身不会有创新和进步。 回到影片本身,《我不是神》改编自“中国抗癌代购第一人”慢粒白血病患者陆勇的真实故事,展示了一场在中国抗癌市场的残酷现状下,关于法律、人情、利益的相互博弈。

    63430发布于 2018-07-31
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    学习分类 2-2 内积

    对于分类问题,我们不再像回归问题那样,找出直线的斜率和截距。为了方便理解,将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。

    56710编辑于 2022-11-08
  • 来自专栏IT技术圈

    习题2-2 阶梯电价 (15分)

    为了提倡居民节约用电,某省电力公司执行“阶梯电价”,安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”:月用电量50千瓦时(含50千瓦时)以内的,电价为0.53元/千瓦时;超过50千瓦时的,超出部分的用电量,电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。

    3.3K10发布于 2021-04-01
  • 来自专栏纳米药物前沿

    氧化石墨烯-环R10肽靶向纳米平台克服肿瘤多耐药

    由cR10肽促进的纳米制剂的靶向,以及随后的激光触发释放的阿霉素释放实现有效的抗癌活性,这在体外和体内实验中均得到证实。 合成的纳米平台具有多种不同特征的组合,包括主动靶向,高负载能力,药物的受控释放和光热性质,为克服耐多癌症提供了新的策略。 本文证明了通过聚甘油覆盖的石墨烯纳米片靶向细胞核可以在体内和体外成功克服肿瘤的多耐药性。 该系统使多耐药丧失能力的有效性归因于多方面的成功结合,包括cR10对细胞的靶向能力,DOX与石墨烯纳米片的牢固结合以及激光触发的DOX释放和光热效应。 有和没有激光照射显示出最佳和次佳结果,指出了cR10克服多耐药的关键作用。这项工作介绍了一种新开发的环状肽的靶向纳米药物,为克服肿瘤多耐药打开了新的大门。

    39720发布于 2021-02-04
  • 来自专栏userlyz学习记录

    监总局

    /89.0.774.68' } response=requests.get(url=url,headers=headers) page_text=response.json() with open('监总局

    39910编辑于 2022-08-18
  • 来自专栏Hank’s Blog

    2-2 R语言基础 向量

    > x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致,R就会强制转换,将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")

    76410发布于 2020-09-16
  • 来自专栏波波烤鸭

    2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成

    2-2 SPU和SKU详解   商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念,本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit

    3.2K41发布于 2021-01-21
  • 来自专栏刷题笔记

    2-2 学生成绩链表处理 (20 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数,一个将输入的学生成绩组织成单向链表

    1.6K20发布于 2019-11-08
  • 来自专栏mysql

    hhdb数据库介绍(2-2)

    HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。提供完善的心跳检测、故障切换对存储节点同步追平判断、全局自增序列在故障时自动跳号、客户端连接Hold等机制,保障数据服务的可用性与数据的一致性。

    20010编辑于 2024-11-28
  • 来自专栏KI的算法杂记

    SVM系列(二):方法概述---正定以及技巧

    2.正定 我们所说的函数大部分都是正定。在下面的探讨中,输入空间为 , 。 2.1定义 正定的定义有两种: •对于 ,若存在一个函数 ,使得 ,则称 为正定函数•对于 ,如果 满足对称性以及正定性,则我们也称 为正定函数 对第一条定义的说明:我们要将低维样本映射到高维 ,则我们需要一个映射函数,如果我们能够找到一个 函数,使得我们定义的 恰好是两个高维样本 的内积,则 就是一个正定函数。 而在定义二中,我们只需要自己定义一个函数K,然后取任意N个样本,联合K求它们的Gram矩阵,只要该矩阵满足半正定性质,那么我们定义的函数K就是一个正定函数。 3.技巧  什么是技巧? 4.常见的函数 伟大的前人已经帮我们定义好了很多的函数,常见的有:

    1.7K10编辑于 2022-07-29
  • 来自专栏DeepHub IMBA

    线性回归,技巧和线性

    然后我将解释什么是函数和线性函数,最后我们将给出上面表述的数学证明。 以下是一个函数示例: kernel从m维空间创建m^2维空间的第一个例子是使用以下代码: 在函数中添加一个常数会增加维数,其中包含缩放输入特征的新特征: 下面我们要用到的另一个函数是线性函数: 所以恒等变换等价于用一个函数来计算原始空间的内积。 实际上还有很多其他有用的,比如径向(RBF)或更一般的多项式,它们可以创建高维和非线性特征空间。 这就是函数的诀窍:当计算解'时,注意到X '与其转置的乘积出现了,它实际上是所有点积的矩阵,它被称为矩阵 线性化和线性回归 最后,让我们看看这个陈述:在线性回归中使用线性是无用的,因为它等同于标准线性回归

    57830编辑于 2023-11-10
  • 来自专栏育种数据分析之放飞自我

    笔记 | GWAS 操作流程2-2:性别质控

    「原理:」检查性别差异。先验信息,女性的受试者的F值必须小于0.2,男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交(纯合子)估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。

    1.6K31发布于 2020-05-18
  • 来自专栏python3

    Python自动化开发学习2-2

    open()打开文件。windows系统默认的是gbk编码,如果不指定字符编码,就会使用系统默认的字符编码打开文件。比如这时python就会使用gbk编码去读utf-8文件,运行后会报错或者读到乱码。

    70430发布于 2020-01-10
  • 来自专栏悟道

    2-2 二分&前缀和模板

    二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri

    36330发布于 2021-03-11
  • 来自专栏机器学习算法与理论

    技巧

    内积公式 高斯,线性,多项式 而由于高斯(径向基函数的高斯版本)是 ? 高斯 高斯核能够基于向量的距离输出一个标量。内积的形式是向量相乘,得到单个标量或者数值,即维度一致,对应相乘相加即可。 (这就是技巧) 这样的指数形式,故可以用泰勒展开式展开成无穷级数的形式,每一项的x前系数都不同,而这里也就对应着其特征的不同。

    1.4K60发布于 2018-04-10
  • 来自专栏计算机视觉理论及其实现

    方法

    令 为函数 对应的再生希尔伯特空间, 表示 空间中的h函数,对于任意单调递增函数 和任意非负损失函数 ,优化问题 表示定理对损失函数没有限制,对正则化项 仅要求单调递增,甚至不要求 是凸函数,意味着对于一般的损失函数和正则化项,优化问题的最优解 都可表示为函数 的线性组合;这显示出函数的巨大威力 人们发展出一系列基于函数的学习方法,统称为“方法”(kernel method)。最常见的,是通过“化”(即引入函数)来将线性学习器拓展为非线性学习器。 下面我们以线性判别分析为例来演示如何通过化来对其进行非线性拓展,从而得到“线性判别分析”(Kernelized Linear Discriminant Analysis,简称KLDA)。 把 作为(6.57)中的损失函数l,再令 ,由表示定理,函数h(x)可写为 于是由式(6.59)可得 令 为函数 所对应的矩阵, ,令 为第 类样本的指示向量,即

    1.7K10编辑于 2022-09-03
  • 来自专栏腾讯DevOps

    Git的后悔

    这种情况是你已经把一个文件修改了add到暂存区了,但又想重新放回工作区,这种不会更改本地磁盘的文件

    69860发布于 2018-09-21
  • 来自专栏数据结构与算法

    2727:仙岛求

    2727:仙岛求 查看 提交 统计 提问 总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述少年李逍遥的婶婶病了,王小虎介绍他去一趟仙灵岛,向仙女姐姐要仙丹救婶婶。

    84380发布于 2018-04-13
  • 来自专栏前端技术江湖

    补充下3月面试题(好未来、腾讯音乐、小

    作用域,闭包 let var 区别,let 为什么能实现块儿作用域 js 处理代码的过程 react 生命周期执行过程 ,包括子组件 react setState 过 fiber 机制 diff

    72410发布于 2020-05-08
  • 来自专栏人人都是极客

    A与M异构通信过程解析

    一、 硬件层通信实现原理 二、驱动层Virtio下RPMsg通信实现 三、应用层双通信实现方式 现在越来越多的产品具有M core和A core的异构架构,既能达到M的实时要求,又能满足A的生态和算力 TXVring区发送数据,从RXVring区读取接收数据,A反之。 处理器支持消息传递单元(MessagingUnit,简称MU)功能模块,通过MU传递消息进行通信和协调,M和A之间通过寄存器中断的方式传递命令,最多支持4组MU双向传递消息,既可通过中断告知对方数据传递的状态 RPMsg消息框架是Linux系统基于Virtio缓存队列实现的主处理和协处理间进行消息通信的框架,当客户端驱动需要发送消息时,RPMsg会把消息封装成Virtio缓存并添加到缓存队列中以完成消息的发送 在驱动层,对A,Linux采用RPMsg框架+Virtio驱动模型,将RPMsg封装为了tty文件供应用层调用;在M,将Virtio移植,并使用简化版的RPMsg,因为涉及到互斥锁和信号量,最终使用

    1.4K40编辑于 2023-08-23
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