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RSS订阅原创 【深度学习×生物信息】Part 4：终极组装！编写带 Early Stopping 和加权 Loss 的完整训练脚本前言欢迎来到“从PDB到深度学习”系列的终章！在之前的文章中，我们已经攻克了三个
Python# 计算权重: 负样本数量 / 正样本数量# 假设结合位点只占 1/10，那我们就给正样本 10 倍的权重# 在实际项目中，你可以先统计一下数据集里的比例# BCELoss 是二分类交叉熵# 注意：如果在 Part 1 的模型里最后一层已经加了 Sigmoid，这里就用 BCELoss# 如果模型最后一层没有 Sigmoid，这里推荐用 BCEWithLogitsLoss (数值更稳定)# 手动加权实现# 对于 target=1 的位置，乘以 pos_weight。
2025-12-24 11:36:34
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原创 【深度学习×生物信息】Part 3：变长蛋白质怎么训练？手把手封装 PyTorch Dataset 与 Batch 处理
自定义 Dataset：把特征提取和标签生成逻辑封装起来。PyG Data 对象：作为数据载体。：自动处理变长蛋白质的拼接（Batching）。至此，数据部分已经全部打通。现在你只要把这个塞给模型，就可以开始让显卡转起来了！终于到了激动人心的时刻！我们将把所有模块组装起来，编写完整的训练脚本 (Training Loop)，包括 Loss 计算、Optimizer 设置以及简单的评估指标。
2025-12-24 10:10:17
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原创 【深度学习×生物信息】Part 2：由PDB生成“标准答案”——如何自动判定结合位点？
特征 (X)：通过 PDB -> EGNN 得到。标签 (Y)：通过 PDB -> Distance Search 得到。接下来，我们就可以正式构建 PyTorch 的Dataset和DataLoader，开始激动人心的模型训练了！如何把 Part 1 和 Part 2 的代码封装成一个标准的 PyTorch Dataset，并处理变长蛋白质序列的 Batch 训练问题。
2025-12-23 14:11:14
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原创 【深度学习×生物信息】从PDB到图神经网络：手把手教你用EGNN提取蛋白质结构特征
解析 PDB：将生物大分子变成了计算机能懂的pos和edge_index。应用 EGNN：利用图神经网络捕捉了残基之间的空间依赖关系。完成预测：结合序列与结构信息，输出了每个氨基酸是结合位点的概率。这套的组合，是目前处理蛋白质结构数据非常高效且标准的 Baseline。对于显存有限（如 24G 3090）的同学来说，这比庞大的 AlphaFold-based 方案要友好得多。Next Step:这只是模型的前向传播。
2025-12-23 13:51:34
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原创 ColabFold (AlphaFold2)--转变ESMFold
方案 A 是换一个完全不同的 AI 模型。它不叫colabfold，它叫ESMFold（由 Meta/Facebook 开发）。它的原理：像 ChatGPT 读文章一样读蛋白质序列。不需要联网搜 MSA。它的优势完全离线：只要模型下载下来了，断网也能跑。极速：你的 AlphaFold 跑一条要 3 分钟，ESMFold 跑一条只要5 秒。不超时：因为不需要连接那个倒霉的德国服务器。特性你现在的代码 (ColabFold)上面的新代码 (ESMFold)核心算法AlphaFold2依赖网络强依赖。
2025-12-22 10:59:42
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原创 [特殊字符] [踩坑记录] ColabFold (AlphaFold2) 本地私有化部署全攻略 —— 从环境崩溃到批量预测
ColabFold 本地部署的核心难点在于JAX、CUDA、cuDNN 的版本三角恋。只要新建环境，严格控制JAX=0.4.13配合cuDNN=8.x，并在代码层面做好显存管理和路径注入，就能稳定运行。祝大家的 PDB 都能跑出 pLDDT > 90！
2025-12-22 02:41:42
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原创 表面点云数据。特征预计算： 提前算好曲率、法向量，存成 .pt 文件（不要在训练时实时算，太慢）。关于上述的表面生成数据是咋处理的?
强调单一模态的局限性，提出 MGC-Bind 框架。Method:详细描述你是如何把“进化信息”映射到“几何表面”上的（这一步图画出来会非常漂亮）。解释 Cross-Attention 机制。解释为什么要引入跨模态对齐 (Cross-modal Alignment)。对比 GraphBind (结构 SOTA) 和 CLAPE-SMB (序列 SOTA)。证明 序列+结构 > 单序列，证明 加了对比学习 > 没加。
2025-12-20 21:49:12
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原创 你封装一个3D模型上传组件。我们将创建一个新的组件，支持USDZ和GLB/GLTF格式，并且支持双向绑定和回显功能。 首先创建一个新的组件文件：
【代码】你封装一个3D模型上传组件。我们将创建一个新的组件，支持USDZ和GLB/GLTF格式，并且支持双向绑定和回显功能。
2025-05-19 16:51:51
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原创 SourceTree提交和npm安装的问题
Npm 无法安装的时候 两种方案 —force 和–legcy。但是前提是 不要删除 package.json.lock。
2025-05-19 09:43:39
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原创 封装elementUi 时间范围选择组件，支持回显13位，提交10位
【代码】封装elementUi 时间范围选择组件，支持回显13位，提交10位。
2025-05-15 11:50:10
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原创 如何取消当前文件的eslinter校验
这样添加后，ESLint 将不会对这个文件进行任何检查。eslint-disable no-unused-vars */ - 只禁用特定规则。// eslint-disable-next-line - 只禁用下一行的检查。我已经添加了完全禁用的注释，这样就不会再收到任何 linter 警告了。/ - 禁用整个文件的检查。
2025-05-12 10:16:04
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原创 Windows指定文件夹进入CMD
• 批处理脚本：快速定位常用路径。• 网络路径：便捷访问共享文件夹。• 路径拖拽：节省手动输入时间。• 右键菜单：一键直达目标目录。六、CMD 快捷指令表。
2025-05-09 17:27:50
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原创 【无标题】
Vue 3集成 import { Component, Prop, Vue } from ‘vue-property-decorator’@TOC你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：撤销：Ctrl/Command + Z重做：Ctr
2025-05-06 16:04:59
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原创 小葵花开课啦~~
typeof类型判断1.typeof 是否能正确判断类型？2. instanceof 能正确判断对象的原理是什么?提示：以下是本篇文章正文内容typeof并不能准确判断变量到底是什么类型;如果我们想判断⼀个对象的正确类型，这时候可以考虑使⽤instanceof提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
2023-01-05 17:42:00
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空空如也
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