- @Author ： By Runsen @Date ： 2020/6/19 作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。 在之前都是去年的笔记，在今天我写了一份金融数据和量化交易 文章目录 6、金融数据和量化... @Author ： By Runsen @Date ： 2020/6/19 作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。 在之前都是去年的笔记，在今天我写了一份金融数据和量化交易 文章目录 6、金融数据和量化...
- Machine Learning | 机器学习简介 Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程 Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成 Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻 Machine Learning | (4) Scikit-... Machine Learning | 机器学习简介 Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程 Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成 Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻 Machine Learning | (4) Scikit-...
- 今天给大家介绍2019年12月发表在Nature Machine Intelligence的论文“Prediction of drug combination effects with a minimal set of experiments”，该工作由芬兰分子医学研究所（FIMM）的研究者完成。本研究建立机器学习模型，通过极少量的实验就可以对药物... 今天给大家介绍2019年12月发表在Nature Machine Intelligence的论文“Prediction of drug combination effects with a minimal set of experiments”，该工作由芬兰分子医学研究所（FIMM）的研究者完成。本研究建立机器学习模型，通过极少量的实验就可以对药物...
- Machine Learning | 机器学习简介 Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程 Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成 Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻 分类算法之k-近邻 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的... Machine Learning | 机器学习简介 Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程 Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成 Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻 分类算法之k-近邻 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的...
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- 今天给大家介绍一篇Nature Machine Intelligence期刊的论文“AmoebaContact and GDFold as a pipeline for rapid de novo protein structure prediction”，该工作由清华大学龚海鹏课题组完成。本文提出一种基于机器学习的残基Contact预测方法辅助蛋白质结构从头预测，不仅... 今天给大家介绍一篇Nature Machine Intelligence期刊的论文“AmoebaContact and GDFold as a pipeline for rapid de novo protein structure prediction”，该工作由清华大学龚海鹏课题组完成。本文提出一种基于机器学习的残基Contact预测方法辅助蛋白质结构从头预测，不仅...
- 今天给大家介绍密歇根州立大学数学系Guowei Wei教授团队2020年2月14日发表在Nature Machine Intelligence上的文章：A topology-based network tree for the prediction of protein–protein binding affinity changes following mutatio... 今天给大家介绍密歇根州立大学数学系Guowei Wei教授团队2020年2月14日发表在Nature Machine Intelligence上的文章：A topology-based network tree for the prediction of protein–protein binding affinity changes following mutatio...
- 使用说明参考：https://zhangrelay.blog.csdn.net/article/details/108449115 外部中断： #include<8052.h> #define LSA P1_5 #define LSB P1_6#define LSC P1_7 void EXint_Init(void);void Delayms(unsigne... 使用说明参考：https://zhangrelay.blog.csdn.net/article/details/108449115 外部中断： #include<8052.h> #define LSA P1_5 #define LSB P1_6#define LSC P1_7 void EXint_Init(void);void Delayms(unsigne...
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- 今天给大家介绍来自德国蒂宾根大学的Robert Geirhos和加拿大多伦多大学的Claudio Michaelis等人发表在Nature Machine Intelligence的文章“Shortcut learning in deep neural networks”。文章认为有很多种深度学习（DL）案例的失败可以看作是同一个问题——捷径学习... 今天给大家介绍来自德国蒂宾根大学的Robert Geirhos和加拿大多伦多大学的Claudio Michaelis等人发表在Nature Machine Intelligence的文章“Shortcut learning in deep neural networks”。文章认为有很多种深度学习（DL）案例的失败可以看作是同一个问题——捷径学习...
- 最近IBM和伯尔尼大学的研究人员利用基于自注意力机制的深度神经网络实现了对化学反应的分类，该项成果发布于Nature Machine Intelligence杂志上。 化学反应的分类对化学家们有很高的价值，比如利用同类反应的相似成份推测最佳反应条件等。近年来，一些机器学习方法被用于化学反应的分类，但是都存在一定的局限。IBM和伯尔尼大学的研究... 最近IBM和伯尔尼大学的研究人员利用基于自注意力机制的深度神经网络实现了对化学反应的分类，该项成果发布于Nature Machine Intelligence杂志上。 化学反应的分类对化学家们有很高的价值，比如利用同类反应的相似成份推测最佳反应条件等。近年来，一些机器学习方法被用于化学反应的分类，但是都存在一定的局限。IBM和伯尔尼大学的研究...
- 方法描述SMAC(Sequential Model-Based Optimization forGeneral Algorithm Configuration)是一种基于模型的序贯优化方法(SMBO, Sequential Model-Based Optimization). 该算法:采用随机森林模型(RF, Random Forest)建立代理模型.用每棵子树的输出计算均值,... 方法描述SMAC(Sequential Model-Based Optimization forGeneral Algorithm Configuration)是一种基于模型的序贯优化方法(SMBO, Sequential Model-Based Optimization). 该算法:采用随机森林模型(RF, Random Forest)建立代理模型.用每棵子树的输出计算均值,...
- Alt + Enter 导入包，自动修正 Command + N 查找类 Command + Shift + N查找文件 Command + Alt + L格式化代码 Command + Alt + O优化导入的类和包 Ctrl +Enter生成代码 Command + E打开最近更改的代码 Command + R替换 Command + F查找 Al... Alt + Enter 导入包，自动修正 Command + N 查找类 Command + Shift + N查找文件 Command + Alt + L格式化代码 Command + Alt + O优化导入的类和包 Ctrl +Enter生成代码 Command + E打开最近更改的代码 Command + R替换 Command + F查找 Al...
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