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RSS订阅原创 《AI修仙实录：ProMEP炼出「零样本蛋白质推背图」，基因编辑直破77%天劫》
《AI炼丹师破译「蛋白质天书」：ProMEP一指推演，基因编辑直破77%仙障》
2025-02-23 18:37:08
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原创 AI颠覆蛋白质工程：ProMEP零样本预测突变效应
本文对中国团队开发的AI工具ProMEP的相关论文进行结构化讲解，蕴含AI科研修仙终极奥义
2025-02-23 18:14:58
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原创 BFS 和 DFS（深度优先搜索、广度优先搜索）
深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种常用的图遍历算法，用于解决图相关的问题。它们在搜索问题中具有广泛的应用，如路径搜索、连通性检测等。
2025-02-22 20:12:39
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原创 python --图（树）的存储
在蓝桥杯竞赛中，常见的图存储方式包括邻接矩阵、邻接表、链式前向星等。这些存储方式在不同的场景下有着各自的优势和适用性。
2024-10-02 22:20:45
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原创 动态规划--一维dp和二维dp
总的来说，选择使用一维DP数组还是二维DP数组，取决于问题的特点和解法的需要。在一些情况下，通过巧妙的设计，可以将二维DP数组优化成一维DP数组。在动态规划中，经常会用到“上一行”和“当前行”这两个概念，尤其是在使用二维动态规划数组时。这两者的区别在于它们对应于不同的状态或阶段。具体到代码中，通过这两者的概念，我们可以方便地设计状态转移方程，使用前一行的信息来更新当前行的信息，从而实现动态规划的递推过程。
2024-10-02 22:13:45
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原创 itertools.combinations_with_replacement和itertools.combinations的区别
itertools.combinations_with_replacement和itertools.combinations的区别
2024-09-18 14:47:27
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原创 Simultaneous——使用进化模型（EVcouplings）和优化算法（Gibbs采样）设计蛋白质变体
这篇论文通过使用进化模型（EVcouplings）和优化算法（Gibbs采样）设计出了一系列带有多重突变的蛋白质变体。
2024-09-17 15:38:43
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原创 FSFP——专为蛋白质工程设计的少样本学习策略
FSFP（Few-Shot Learning for Protein Fitness Prediction）是一种专为蛋白质工程设计的少样本学习策略。它通过结合元迁移学习（MTL）、排序学习（LTR）和低秩适应（LoRA）技术，有效提升了蛋白质语言模型在极少量标记数据下的性能。FSFP通过在相关蛋白质的辅助任务上进行元训练，获取能够快速适应新任务的初始模型参数，然后在目标蛋白质的少量数据上进行微调，最终实现对突变体适应性的精确排序和预测。
2024-09-17 15:26:12
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原创 EnzyACT——融合图技术和蛋白质嵌入预测突变蛋白活性变化
本论文介绍了一种新方法 EnzyACT，这是一种深度学习方法，融合了图技术和蛋白质嵌入来预测单个或多个突变后的活性变化。作者的模型结合了基于图的技术和语言模型来预测活性变化。此外，EnzyACT是在一个新的精选数据集上训练的，包括单点和多点突变。
2024-09-17 15:15:15
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原创 生物大模型——ESM模型（一）
ESM是用于蛋白质序列建模的深度学习模型。它属于蛋白质语言模型家族，通过对大量的蛋白质序列进行训练，能够学习到序列中的进化信息
2024-08-11 15:45:47
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原创 归一化折扣累积增益
NDCG 是用来评估搜索结果或推荐系统中结果排序质量的指标。它通过考虑相关性和位置的折扣来衡量排序的好坏，确保排名靠前的结果对用户最有价值。
2024-08-10 10:23:11
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原创 斯皮尔曼相关系数
斯皮尔曼相关系数是一个测量排名一致性的工具，适用于评价变量之间的排序关系是否一致。它尤其适用于非线性关系或数据排名而非实际数值的情况。
2024-08-10 10:19:45
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原创 双端队列（deque）--python
双端队列支持线程安全，在双端队列的任何一端执行添加和删除操作，它们的内存效率几乎相同（时间复杂度为O(1)）2。双端队列还可以设置队列的长度，使用 deque(maxlen=N) 构造函数会新建一个固定大小的队列。当新的元素加入并且这个队列已满的时候，最老的元素会自动被移除掉1。Python中的双端队列（deque）是一种特殊的数据结构，它允许在队列的两端进行插入和删除操作12。需要注意的是，双端队列在访问中间元素的时间复杂度为O(n)，速度较慢，对于快速随机的访问，还是用列表代替2。
2024-03-08 21:40:26
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原创 动态规划--一维dp和二维dp
总的来说，选择使用一维DP数组还是二维DP数组，取决于问题的特点和解法的需要。在一些情况下，通过巧妙的设计，可以将二维DP数组优化成一维DP数组。在动态规划中，经常会用到“上一行”和“当前行”这两个概念，尤其是在使用二维动态规划数组时。这两者的区别在于它们对应于不同的状态或阶段。具体到代码中，通过这两者的概念，我们可以方便地设计状态转移方程，使用前一行的信息来更新当前行的信息，从而实现动态规划的递推过程。**如果 每个状态与不仅与上一行有关 改用一维dp时 要用临时变量等来防止覆盖 **
2024-03-08 21:31:11
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原创 AutoDL 使用方法（常用命令）
解压数据集 unzip /root/###.zip (具体可以参考autodl官方文档)在实例中查看磁盘使用情况请在终端中执行：source /root/.bashrc。安装依赖 pip install -r requirements.txt。tensorboard 可视化 tensorboard -logdir。开启学术加速 source /etc/network_turbo。下载代码 git clone。
2024-03-08 21:28:56
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原创 Python虚拟环境：venv与Conda的不同，如何选择？
摘要：本文介绍了Python虚拟环境创建的两种常见方法，venv和Conda，并比较它们之间的不同之处。文章旨在帮助开发者根据项目需求和偏好选择适合的虚拟环境工具。无论您需要轻量级的Python环境还是跨语言支持和更强大的包管理，本文提供了创建和配置虚拟环境的简明指南。
2023-10-06 17:14:42
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空空如也
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