xirongxu_dlut的博客

转载 【VS2010学习笔记】【编程实例】 （在Visual Studio中使用C++创建和使用DLL）

什么是DLL（动态链接库）？   DLL是一个包含可由多个程序同时使用的代码和数据的库。例如：在Windows操作系统中，Comdlg32 DLL执行与对话框有关的常见函数。因此，每个程序都可以使用该DLL中包含的功能来实现“打开”对话框。这有助于促进代码重用和内存的有效使用。这篇文章的目的就是让你一次性就能了解和掌握DLL。为什么要使用DLL（动态链接库）？

转载 深入浅出扩散模型(Diffusion Model)系列：基石DDPM（模型架构篇），最详细的DDPM架构图解

大名鼎鼎Stable Diffsuion也能按这个公式进行拆解。

转载 RFDesign: de novo protein design的破局者

作者后续进行了更多类型功能蛋白的幻想，使用的评价方式是AF2的plddt以及生成结构的motif RMSD，在这些测试的体系中，RFDesign成功地幻想出motif RMSD < 1 Å，整体结构 < 2 Å的序列，并且af2预测的结构plddt > 80。接下来我将逐个case来阐述设计的过程和如何引入先验知识。

转载 Nature 2022蛋白质设计

而本文则先找到所有可能的footholds和handholds，接着让数以千计的climbers去利用其中的组合去爬山，然后识别出最优希望的路径，最后让第二组climbers去具体探索这些筛选后的路径（这一段的比喻写的非常巧妙，建议去看原文）。主要有两点可以改进的地方，（1）可以结合深度学习，特别是强化学习的方法，将RIF Dock、pre-screening的Rosseta的计算结果作为reward，来知道蛋白的生成；（2）本文的蛋白设计是general的，但具体到抗体设计上，没有考虑抗体的特殊性。

转载 基于RIF的通用蛋白设计框架

自从2012年以来，de novo设计靶向结合的蛋白的技术得到了长足的发展。在Rosetta社区过往的一系列文章中，我们可以看出好几个关键技术的交接点，在2020年以前主要以docking-match、motif-graft、fragment重组技术为主，配合酵母展示库的方法对初筛的weak binder进行优化，而在近两年，RIF和深度学习框架厚积薄发，逐渐开始关注全新PPI和高精度的设计方法，其中最具前沿和代表性的工作就是RIF和RFDesign。

转载 如何打开Fastq文件

生物信息学软件通常提供了一些命令行工具来处理Fastq文件，例如常见的序列拼接、质量过滤、序列比对、读取计数等相关分析。Python是一种常用的编程语言，生物信息学工具和软件的开发者经常使用Python编写脚本来处理Fastq文件。使用Python脚本打开Fastq文件可以允许我们执行高度定制的数据分析和处理。Fastq文件也可以使用文本编辑器来打开，这使得我们可以查看文件中的基因序列与其相关的序列质量信息。上述Python脚本将读取输入的Fastq文件，并且在控制台中显示其序列信息。

转载 如何查看生物信息学中的 FASTQ 文件？

您可以使用任何文本编辑器来查看FASTQ文件，例如notepad++ (Windows)， TextEdit (Mac)或nano, vim和emacs (Linux)。为了只查看FASTQ文件的几行或部分，您可以在Linux和macOS上 用'head'、'tail'、'grep'、'less'和'awk'等命令行工具。FASTQ文件是存储DNA测序数据的常用格式，它们可以使用各种文本编辑器、生物信息学工具和编程语言进行查看和操作。)是一个高性能的可视化工具，用于大型集成基因组数据集的交互式探索。

转载 粒子群算法（Python代码实例）

本文介绍的是智能算法之一------粒子群优化算法

转载 LSSVM，python代码实例

本文是关于LSSVM的算法

转载 深度学习：Keras入门(一)之基础篇

http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7132364.html1.关于Keras（1）简介               Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。     Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以优先选择Keras：    （a...

转载 python keras （一个超好用的神经网络框架）的使用以及实例

转载自 https://blog.youkuaiyun.com/Star_Bob/article/details/48598417先来介绍一下这个框架：我们都知道深度的神经网络，python一开始有theano这个框架用来写神经网络，不过后来我们发现keras这个比theano更加容易构建，很适合初学者。　　　以下是对应的英文网站：http://keras.io/#installation，英文好的话自...

转载 NumPy - 数组创建例程

新的ndarray对象可以通过任何下列数组创建例程或使用低级ndarray构造函数构造。numpy.empty它创建指定形状和dtype的未初始化数组。 它使用以下构造函数：numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')构造器接受下列参数：序号 参数及描述 1. Shape 空数组的形状，整数或整数元组 2. ...

转载 NumPy - 数组属性

我们将讨论 NumPy 的多种数组属性。ndarray.shape这一数组属性返回一个包含数组维度的元组，它也可以用于调整数组大小。示例 1import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print a.shape输出如下：(2, 3)示例 2# 这会调整数组大小 import numpy as n...

转载 NumPy - 数据类型

NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型。 下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。序号 数据类型及描述 1. bool_存储为一个字节的布尔值(真或假) 2. int_默认整数，相当于 C 的long，通常为int32或int64 3. intc相当于 C 的int，通常为int32或int64 4. intp用于索引的整数...

转载 NumPy - Ndarray 对象

NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)。从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的Python对象表示。基本的ndarray是使用 Num...

转载 python 中 print 函数用法总结

Python 思想：“一切都是对象！”在 Python 3 中接触的第一个很大的差异就是缩进是作为语法的一部分，这和C++等其他语言确实很不一样，所以要小心 ，其中python3和python2中print的用法有很多不同，python3中需要使用括号缩进要使用4个空格（这不是必须的，但你最好这么做），缩进表示一个代码块的开始，非缩进表示一个代码的结束。没有明确的大括号、中括号、或者关...

转载 图的广度优先搜索（BFS）与深度优先搜索（DFS） Python实现

1.广度优先搜索1 # 图的广度优先遍历 2 # 1.利用队列实现 3 # 2.从源节点开始依次按照宽度进队列，然后弹出 4 # 3.每弹出一个节点，就把该节点所有没有进过队列的邻接点放入队列 5 # 4.直到队列变空 6 from queue import Queue 7 def bfs(node): 8 if node is None: 9 ret...

转载 图的结构 Python实现

1.每个节点类型设置1 # 图的节点结构2 class Node:3 def __init__(self, value):4 self.value = value # 节点值5 self.come = 0 # 节点入度6 self.out = 0 # 节点出度7 ...

转载 并查集 Python实现

并查集 Python实现 1 # 并查集实现 2 class Node: 3 pass 4 5 class UnionFindSet: 6 def __init__(self, nodes): 7 self.fatherDict = dict() 8 self.sizeDict = dict() 9 for n...

转载 判断二叉树是否为二叉搜索树、完全二叉树、平衡二叉树 Python实现

1.二叉搜索树：若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 它的左、右子树也分别为二叉排序树。（即中序遍历情况下，值依次增大）# 二叉搜索树# 中序遍历情况下，值递增则为二叉树def isBSTree(head): minimum = -100000 # 设定一个最小值...

转载 Pandas Dataframe操作技巧

转载自勤奋的小青蛙1：原有列基础生成新列常见使用情景：两列相减的值为新的一列，或者多列操作生成新的一列技巧： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ...

转载 如何理解keras中的shape/input_shape

.shape在keras中，数据是以张量的形式表示的，张量的形状称之为shape，表示从最外层向量逐步到达最底层向量的降维解包过程。比如，一个一阶的张量[1,2,3]的shape是(3,); 一个二阶的张量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3); 一个三阶的张量[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]的shape是(2,3,1)。input_sha...

转载 python keras LSTM 学习

本文源自https://machinelearningmastery.com/time-series-forecasting-long-short-term-memory-network-python/参考http://blog.youkuaiyun.com/Goldxwang/article/details/76207831?locationNum=6&amp;fps=1from sklearn.me...

转载 Dlib实现人脸特征点检测全过程

本文转载自：https://blog.youkuaiyun.com/KayChanGEEK/article/details/80008875下载dlib source和shape_predictor_68_face_landmarks.dat    到dlib官网的GitHub下载入口dlib-source和shape_predictor_68_face_landmarks.dat。CMake dlib ...

转载 python函数def

#函数就是实现一个特定功能的程序块#下面这个函数实现了打印helloworld的功能def print_hello():    print('hello world!')#这是调用方法print_hello()#下面的函数，实现了传入参数的功能#在函数中可以嵌套使用其他函数def print_name(name):    print_hello()    print('hello',name)#带...

转载 主成分分析（PCA）原理详解

转载 用OpenInventor实现的NeHe OpenGL教程－第四课

用OpenInventor实现的NeHe OpenGL教程－第四课        这节课将在第三课的基础上讨论如何旋转物体。我们希望三角形沿Y轴旋转，四边形沿着X轴旋转。我们只需要在上节课的基础上增加几行代码就可以了。        和上节的代码不同，我们在函数BuildScene中，要先创建一个SoLightModel节点，这个节点的作用是设置当前光照模型，我们将当前的光照模型设

转载 用OpenInventor实现的NeHe OpenGL教程－第三课

用OpenInventor实现的NeHe OpenGL教程－第三课        这节课将在第二课的基础上讨论如何使用颜色。与OpenGL类似，OpenInventor也提供了两种色彩模式。我们将对四边形只使用一种颜色显示，对三角形则要对每个顶点设置一个颜色，对于三角形中间点的颜色，OpenInventor将采用平滑过渡的方式来自己设置。        和上节代码一样，我们在函数B

转载 用OpenInventor实现的NeHe OpenGL教程－第二课

用OpenInventor实现的NeHe OpenGL教程－第二课        这节课将在第一课的基础上添加一个三角形和一个四边形。本节新增加一个函数BuildScene，这个函数将在场景中创建一个三角形和一个四边形。        在函数BuildScene中，首先创建一个SoTranslation节点对象，这个节点的作用是平移当前坐标系。OpenInventor和OpenGL

转载 用OpenInventor实现的NeHe OpenGL教程－第一课

用OpenInventor实现的NeHe OpenGL教程－第一课        OpenInventor是一种基于OpenGL的面向对象的三维图形软件开发包。使用这个开发包，程序员可以快速、简洁地开发出各种类型的交互式三维图形软件。这里不对OpenInventor做详细的介绍，读者如果感兴趣，可以阅读我的blog中的这篇文章《OpenInventor 简介》。     NeHe教程是