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RSS订阅原创 vscode连接SSH
一般这时候可以看到左边树状图中的 SSH 分支上，会多出一个 Ubuntu（如果没出现，可以点一下上面的刷新按钮）。安装好插件后，左边的侧边栏上多一个远程连接的图标（如箭头1），点进去之后，出现 SSH 连接界面，点击小加号可以连接远程服务器。点击旁边的小三角形，再点击 “ TERMINAL”，可以看到 Ubuntu 的终端界面，在这里可以使用命令行操作 Ubuntu。），在搜索框中输入 “SSH”，可以看到官方提供的 “Remote - SSH” 扩展，点击 “Install” 安装。
2025-09-05 11:40:37
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原创 药物靶标亲和力（二）
BIOINFORMATICS期刊目前被中科院分为三区期刊，但是这个期刊的文章水平还是不错的，很适合打基础的同学或者跨学科的同学先拿来作入门期刊。上面当然也有一些比较复杂的文章，需要一些深度学习和生物相关的基础知识才能读懂（比如异质网络、各种信息矩阵的内容）。
2024-05-23 16:05:59
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原创 药物靶标相互作用（五）
CPInformer用于高效、鲁棒的复合蛋白质相互作用预测 2023.1 三区问题：使用GNN、GCN等不足以区分结构相同的药物分子，通过他们得到的特征比较相似，但是与蛋白质作用时候的CPI是完全不同的。TransformerCPI 中过度自注意力机制的堆叠显着提高了模型参数，从而降低了模型在训练和测试阶段的效率。
2024-04-17 10:58:40
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原创 解决错误：RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`
如标签的数量不等于网络输出通道的数量，即预测的输出类的数量。调整输出以匹配，它应该可以解决问题。1.减小batch_size。检查GPU内存，这个错误很可能是由于GPU的运行内存不够引起的。此外，可以使用如下命令格式来输出它的底层问题。5.上述方案都不能解决时候（2.更新GPU驱动程序。
2023-10-23 17:40:07
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原创 药物靶标相互作用（二）
（1）蛋白质：提取蛋白质的结合位点之后，将它们表示为单独的图，其中每个原子都是一个节点，原子之间的连接是图中的边。（3）图注意力嵌入：使用拓扑自适应图CNN（TAGCN）（其输出是节点特征向量的串联），根据论文Gated graph sequence neural networks提出的方法对蛋白质和药物的图进行池化、提取嵌入操作（使用零填充将每个矩阵重塑为数据集中最大数量的结合口袋，并且蛋白质图的hops是4（代码里是2），药物图的hops是2）都是五次卷积。，并结合邻居节点的权重来更新节点的特征表示。
2023-10-17 17:28:01
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原创 python版本3.7情况下安装rdkit，torch_geometric，numpy的过程
python版本3.7情况下安装rdkit，torch_geometric，numpy的过程
2023-04-05 19:02:22
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原创 一文理清pytorch,python,cudatoolkit,torchvision,torchaudio的对应版本关系
pytorch,python,cudatoolkit,torchvision,torchaudio的对应版本关系
2023-04-03 16:05:10
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原创 Anaconda Pycharm Pytorch（GPU版本）的配置
Anaconda、 Pycharm、 Pytorch（GPU版本）的配置
2022-12-05 19:33:35
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空空如也
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