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3-2 队列
3-2 队列 1、基本概念 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。
57040发布于 2019-07-02 3-2配置系统
.Net Core配置系统支持文件（Json、XML、INI）、注册表、环境变量、命令行、AZure Key Vault等。
10010编辑于 2026-06-17- 来自专栏Hank’s Blog
3-2 矩阵的子集
> x <- matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
78020发布于 2020-09-16 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-2 zookeeper 笔记
分布式系统的协调工作就是通过某种方式，让每个节点的信息能够同步和共享。这依赖于服务进程之间的通信。通信方式有两种：
58810编辑于 2022-05-17 - 来自专栏破晓之歌
JAVA入门3-2（未完，待续） 原
List（序列）、Queue（队列）可重复排列有序的，Set（集）不可重复无序。list和set常用。
47750发布于 2018-08-15 - 来自专栏刷题笔记
3-2 数组元素的区间删除 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101225075 3-2 数组元素的区间删除 (20 分) 给定一个顺序存储的线性表，请设计一个函数删除所有值大于
1K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏万能的小草
pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数
假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。
1.4K10发布于 2020-02-17 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-2）—— 斑马纹、固定表头
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
4.5K10发布于 2019-07-19 - 来自专栏技术让梦想更伟大
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
1.4K61发布于 2020-07-03 - 来自专栏帮你学MatLab
MATLAB智能算法30个案例分析(3-2)
神经网路部分 function err=Bpfun(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test) %% 训练&测试BP网络 %% 输入 % x：一个个体的初始权值和阈值 % P：训练样
1K50发布于 2018-04-18 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-2 jupyter notebook中的魔法命令
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍jupyter Notebook中的两个魔法命令%run和%time。
1.7K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏c语言与cpp编程
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
68500发布于 2020-12-02 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-2)
代码清单3-2 char c[10][10] = { "", //0 "", //1 "ABC", //2 "DEF", //3
30840编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Soul Joy Hub
【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM
https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。它的主要目标是通过自回归的空白填充来进行预训练，以解决现有预训练框架在自然语言理解（NLU）、无条件生成和有条件生成等任务中表现不佳的问题。 具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。通过添加二维位置编码和允许任意顺序预测空白，GLM改进了空白填充预训练的性能。
86920编辑于 2023-08-28 - 来自专栏数据派THU
【干货书】深度学习生命科学：药物发现与药物发现
理想的实践开发人员和科学家准备将他们的技能应用于科学应用，如生物学，遗传学，和药物的发现，这本书介绍了几个深度网络原语。
39110编辑于 2022-05-12 - 来自专栏作图丫
药物优化算法-PriorCD
该R包将药物功能相似网络和全局网络传播算法相结合，实现了对感兴趣的癌症治疗药物优先级的预测方法。此外，用户可以验证优先排序结果，并可视化得到的药物网络结构。 对这些药物的相关性结果构建网络，节点为药物，边为功能相似显著性，最终这个网络为药物-药物功能相似性网络。 对于每个药物，选取相关系数 ≥ 0.7，FDR ≤ 0.05， 相关系数top 0.05% 的药物，为其显著相似的药物。然后合并基于mRNA和microRNA通路的药物功能相似网络。 评估药物相似性：Drsim 整合NCI-60癌细胞的通路活性与药物活性相结合，评估药物的相似性，构建药物功能相似网络。 Drsim函数用于构造药物相似性的二元邻接矩阵，其中1表示药物之间具有强相似性，0表示药物之间具有弱相似性。
74642编辑于 2022-03-29 - 来自专栏生物信息与临床医学专栏
高血压药物简介
在这一期的内容中，我将和大家简单介绍高血压的常用药物。 1. 常用降压药的机制 在临床实践中，常见的高血压药物主要分为5类： （1） 利尿剂（diuretic）：代表药物有氢氯噻嗪（噻嗪类）、呋塞米（袢类）、螺内酯（保钾类）和吲达帕胺（磺胺类）等； （2） 血管紧张素转化酶抑制剂 （angiotensin-converting enzyme inhibitor，ACEI）：代表药物有卡托普利、依那普利、贝那普利和雷米普利等（都是以“普利”结尾的）； （3） 血管紧张素受体阻滞剂（ angiotensin receptor blocker，ARB）：代表药物有厄贝沙坦、氯沙坦和缬沙坦等（都是以“沙坦”结尾的）； （4） 钙离子通道阻滞剂（calcium channel blocker 高血压用药的总原则 （1） 小剂量：减少不良反应的发生； （2） 选择长效制剂：保证血药浓度稳定，使药物作用稳定持久； （3） 联合应用：联用机制不同的药物，使彼此的疗效相加，副作用相消； （4） 个体化治疗
58220发布于 2020-08-05 - 来自专栏DrugOne
DPDDI：用于药物-药物相互作用的深度预测器
作者开发了DPDDI模型，在不考虑药物化学和生物特性的情况下，仅使用药物-药物（DDI）网络作为输入，便可预测潜在的DDI，还可用于检测药物副作用、指导联合用药等。 GCN通过获取DDI网络中药物的拓扑关系来学习药物的低维特征表示。DNN预测器将任意两种药物的潜在特征向量串联起来作为对应药物对的特征向量，通过训练模型，来预测潜在的药物-药物相互作用。 用于评估模型的健壮性，包括1934种药物和230,887个已注释的药物-药物相互作用。 CE使用了9个药物相关的数据源，而DPDDI仅使用了已知的药物-药物相互作用数据，如果整合更多的药物相关的数据源(如药物亚结构、药物靶点、药物酶、药物转运体、药物途径、药物适应症、药物副作用和药物副作用等 )去构建药物-药物相似度网络。
1.9K60发布于 2021-02-02 - 来自专栏生信技能树
药物预测之认识表达量矩阵和药物IC50
如果IC50超级高，比如解决好几百大几千说明这是一个废物药物，约等于没有疗效。 如果IC50超级低，比如无限接近于0，说明这个药物就是传说中的灵丹妙药！ 还有另外一个展现方式，就是看针对具体的细胞系来说，那些药物有奇效那些药物是打酱油。 的药物表现，并没有太大的意义。 但是，我们可能是更想看到的是药物名字啦！ ，后面的6个是废物药物啦。
5.8K20发布于 2021-10-12 - 来自专栏DrugOne
Bioinformatics | 预测药物-药物相互作用的多模态深度学习框架
它将不同的药物特征与深度学习相结合，建立了一个预测药物相互作用相关事件的模型。 DDIMDL首先分别利用四种药物特征:化学子结构、靶点、酶和通道，构建基于深度神经网络的子模型，然后采用联合DNN框架组合子模型，学习药物-药物对的跨模态表征，预测药物与药物相互作用（DDI, drug–drug 首先，作者使用四种类型的药物特征来计算药物-药物的相似性，并使用它们作为药物的表征。在多层神经网络的基础上，将药物的表示分别输入子模型。 对于task 2和task 3，作者将5-CV用于药物而不是DDI对。作者将药物随机分成五组，其中四组作为训练药物，其余的作为测试药物。 对于task 2，我们在训练药物之间的DDIs上建立预测模型，然后对训练药物和测试药物之间的DDIs进行预测。任务3在训练药物之间的DDIs上建立预测模型，然后对测试药物之间的DDIs进行预测。
2K80发布于 2021-02-01
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