我想在服务器上传一个文件uniquC.csv，但是服务器说我没有权限。1.查看目前是否存在对文件夹的权限。这也意味着root也没有赋予写的权限。然后输入root密码。4. 查看当前的权限。

在报错后首先使用了pip install psutil安装失败，使用conda list查看没有改为pip install --upgrade psutilOK，get it

数据处理尝尝需要把数据集从.txt转到.csv格式，可以通过以下代码完成：import numpy as npimport pandas as pdimport csvout = open('/LF1big.csv','w',newline='')#要转成的.csv文件，先创建一个LF1big.csv文件csv_writer = csv.writer(out,dialect='excel')f =

使用Keras训练了一个模型，训练好后保存为h5文件。再次加载这个模型时，报错了：AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘decode‘ “原因： h5py包的版本不对导致使用的python为3.6，conda list查看到h5py版本为3.1.0，更新版本为pip install h5py==2.10问题解决...

整理list数据使其输出为.csv，但是由于数据过大，所以现在前面截出几行，取list前5行代码为：###我的list命名为lll,取前4行lll = lll[0:4]然后调用一个pd.DataFrame转换，该方法有多个参数，这里由于我对横纵坐标没有特殊要求，所以只输出数字：lll = pd.DataFrame(data=lll)lll.to_csv('/home/LX/data_method/

作者：清华大学的曾坚阳老师团队期刊：Nature Communication时间：2021.9.150写在前面的疑惑1）模型中，三个分类通道有一个分支将输出结果给与数字通道，目的是什么？1动机多肽通过与多种蛋白质相互作用并参与许多细胞过程，如程序性细胞死亡、基因表达调控和信号转导，因此，多肽在人类生理中发挥着至关重要的作用。由于其安全性、良好的人体耐受性，以及良好的灵活性和构象刚性之间的平衡，目前

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the deviceOSError: /home/aita/anaconda3/envs/FusionDTA/lib/python3.7/site-packages/nvidia/cublas/lib/libcublas.so.11: symbol cub

Pymol需要文件，最好去下载清华提供的镜像，网速会很快由于我在本地有3.9的python，所以我先查了适配哪个Anaconda，然后选择在清华镜像源下载Anaconda3-2022.10的版本。下载后进行安装。

DataFrame.sampleDataFrame.sample方法主要是用来对DataFrame进行简单随机抽样的。PS：这里说的是简单随机抽样，表示是不能用来进行系统抽样、分层抽样的。DataFrame.sample这个方法可以从DataFrame中随机抽取行，也可以随机抽取列，这个方法接收的参数如下：DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=Fa

对全球健康药物发现研究所，北京，中国论文Sequence-based deep learning antibody design for in Silico antibody affinity maturation的整理。0. 写在前面的问题在读了4遍之后的不懂的问题，寻找有缘人解答：1. 在结果比较时，对|ddG|采取的间隔是0，0.5，1，但是我在查阅相关论文后，发现绝大部分是以ddG<