- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏悟道
2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
38220发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
63610编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
47410发布于 2020-09-16 - 来自专栏WOLFRAM
交互式查询化学键信息
█ 本文译自 Wolfram|Alpha 化学组开发人员 Jason.Biggs 在 Wolfram 社区发表的文章：Interactively query bond information 最近在S
92630发布于 2018-05-31 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
45440发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
85630发布于 2019-11-08 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1.1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.5K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
22610发布于 2018-08-27 - 来自专栏量子化学
用EzReson进行化学键共振分析（6）：实例：吡咯的共振结构
Lewis结构是简单而且经典的概念，但有些结构不能仅被一个Lewis结构有效描述。此时可以画出多个Lewis结构式，表明实际分子是这些Lewis结构的杂合体。描述同一个实际分子的Lewis结构称为共振结构，这种用多个共振结构描述同一个分子的行为称为共振。在我们学习有机化学的过程中，曾经遇到的一个例子就是吡咯的共振结构。
4.2K30发布于 2021-04-07 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
前面章节介绍了小程序的文件构成，那么这些文件在微信客户端是怎么协同工作的呢？在本章中将会介绍微信客户端给小程序所提供的宿主环境，下文把这个概念简称为宿主或者宿主环境。
82410编辑于 2025-08-25 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-5)
代码清单2-5 /* 预定义的结果表 */ int countTable[256] = { 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1
28150编辑于 2022-11-30 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题2-5 求平方根序列前N项和
习题2-5 求平方根序列前N项和 本题要求编写程序，计算平方根序列 1\sqrt{1}1 + 2\sqrt{2}2 + 3\sqrt{3}3 +⋯的前N项之和。
1.2K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏智药邦
百度研究成果登《Nature》子刊：利用几何构象提升化合物分子建模效果
图1: GEM的整体框架 基于空间结构的图神经网络 由于化合物的集合结构可以完全被原子－化学键键长－键角确定。GEM提出了一种基于空间结构的图网络，同时对原子－化学键－键角的关系建模空间结构信息。 每个化合物由两个图组成：原子－化学键的图G和化学键－键角的图H。类似于过往的工作，原子－化学键的图G以原子作为图的节点，化学键作为连接原子的边。 而化学键－键角的图H则为首次引入，以化学键作为图的节点，两个化学键所形成的键角为图的边。图神经网络包含多轮迭代，而化学键作为每一轮迭代中图G和图H的桥梁进行信息互通。 基于空间结构的自监督学习 为了使模型更好学习到化学空间知识，GEM不单单只是将几何信息作为输入，更进一步地设计了基于几何信息的学习任务（目标）：预测化学键的长度；预测化学键组成的键角；预测两两原子之间的距离 描述局部结构的自监督学习任务随机挑选化合物中以某个原子为中心的子图并进行遮盖，预测被遮盖的子图中的化学键的键长和化学键间形成的键角。描述全局结构的自监督学习任务则预估原子距离矩阵中的元素。
67140编辑于 2022-03-04 AI+Drug 文献速递 | YuelBond，一个基于图神经网络的多场景化学键重建通用框架
2025.05.06.652517 代码: https://bitbucket.org/dokhlab/yuel_bond 简介: 论文提出YuelBond多模态图神经网络框架，用于解决生成分子设计中化学键重建的难题 ，创新点在于能在多种复杂场景下准确重建化学键。 该框架基于图神经网络，以原子为节点、化学键为边，通过特定的消息传递机制学习和预测键序。 实验使用GEOM数据集，在三种场景下对模型进行训练和评估：从准确3D原子坐标恢复键序、在有几何扰动的粗新生化合物中重建化学键、对2D拓扑图重新分配键序。
63610编辑于 2026-01-08- 来自专栏机器之心
“几何构象增强AI算法”，百度生物计算最新研究成果登上《Nature》子刊
图 1: GEM 的整体框架 基于空间结构的图神经网络 由于化合物的集合结构可以完全被原子－化学键键长－键角确定。 GEM 提出了一种基于空间结构的图网络，同时对原子－化学键－键角的关系建模空间结构信息。每个化合物由两个图组成：原子－化学键的图 G 和化学键－键角的图 H。 类似于过往的工作，原子－化学键的图 G 以原子作为图的节点，化学键作为连接原子的边。而化学键－键角的图 H 则为首次引入，以化学键作为图的节点，两个化学键所形成的键角为图的边。 基于空间结构的自监督学习 为了使模型更好学习到化学空间知识，GEM 不单单只是将几何信息作为输入，更进一步地设计了基于几何信息的学习任务（目标）：预测化学键的长度；预测化学键组成的键角；预测两两原子之间的距离 描述局部结构的自监督学习任务随机挑选化合物中以某个原子为中心的子图并进行遮盖，预测被遮盖的子图中的化学键的键长和化学键间形成的键角。描述全局结构的自监督学习任务则预估原子距离矩阵中的元素。
65930编辑于 2022-03-04 - 来自专栏DrugOne
Nat. Mach. Intell. | 利用几何构象提升化合物分子建模效果
图1: GEM的整体框架 基于空间结构的图神经网络 由于化合物的集合结构可以完全被原子－化学键键长－键角确定。GEM提出了一种基于空间结构的图网络，同时对原子－化学键－键角的关系建模空间结构信息。 每个化合物由两个图组成：原子－化学键的图G和化学键－键角的图H。类似于过往的工作，原子－化学键的图G以原子作为图的节点，化学键作为连接原子的边。 而化学键－键角的图H则为首次引入，以化学键作为图的节点，两个化学键所形成的键角为图的边。图神经网络包含多轮迭代，而化学键作为每一轮迭代中图G和图H的桥梁进行信息互通。 基于空间结构的自监督学习 为了使模型更好学习到化学空间知识，GEM不单单只是将几何信息作为输入，更进一步地设计了基于几何信息的学习任务（目标）：预测化学键的长度；预测化学键组成的键角；预测两两原子之间的距离 描述局部结构的自监督学习任务随机挑选化合物中以某个原子为中心的子图并进行遮盖，预测被遮盖的子图中的化学键的键长和化学键间形成的键角。描述全局结构的自监督学习任务则预估原子距离矩阵中的元素。
71210编辑于 2022-03-25 - 来自专栏DrugOne
Nat. Commun. | 引导等变扩散驱动的靶标感知三维分子生成
研究人员提出了 DiffGui，一种靶点条件的 E(3)-等变扩散模型，通过引入化学键扩散和性质引导来解决这些问题。原子扩散与化学键扩散的结合能够显式建模两者的相互依赖，从而同时生成原子和键。 消融实验进一步验证了化学键扩散和性质引导模块的重要性。DiffGui 在新药设计与先导化合物优化中均展现出卓越表现，并在实验室实验中获得验证。 它在前向过程中对原子与化学键分别注入噪声，并在反向生成过程中结合分子性质（如结合亲和力、QED、合成可行性、LogP 和极性表面积）进行引导。 该设计既解决了原子与化学键间的一致性问题，也通过性质约束提升了分子的药物样特征。 研究人员提出的 DiffGui 模型通过整合化学键扩散和性质引导，能够同时生成原子与键，并在保证结构合理性的同时，赋予分子期望的药物属性。
50410编辑于 2025-09-02 - 来自专栏DrugOne
Nat. Commun. | 通过多任务图表征学习解决单步逆合成预测
该框架包含三个核心部分： 原子特征增强器（AEE）：通过对比学习技术，分析目标分子与其组成部分（合成子）的结构异同 反应中心预测器（RCP）：结合化学键能量等基础知识，准确识别可能发生反应的化学键位置 本研究的主要发现 通过分析化学键的特征分布（基于美国专利商标局的50K和480K化学反应数据集），研究发现： 能量较高（≥360 kJ/mol）的化学键，包括双键（如碳-碳双键、碳-氧双键、碳-氮双键） 研究还发现，即使是看似简单的化学键能量信息也能显著提升系统性能，因为高能量的化学键往往更容易参与反应。 图 3 为了更深入地理解这一规律，研究人员分析了化学键的特征。如图3所示，他们发现： 高能量的化学键（如三重键、芳香键）通常很稳定，不易参与反应。 图4证实了这一点：当一个化学键连接的两个原子具有相反的电性时，它更可能成为反应发生的位置。
42200编辑于 2025-04-19
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号