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failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment: failed with rep

我们用conda install xxx来安装包时,经常会遇到如下问题:failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata s

#ubuntu
PPI的多模态融合预测

本博文基于《Amalgamation of protein sequence, structure and textual information forimproving protein-protein interaction identification》这篇文章进行讲解,该文章发表在2020的ACL上,作者是印度理工学院计算机科学与工程系的两个研究生,主要的工作是构建了一个PPI的数据集,包

TransformerCPI文献阅读

本博文基于《TransformerCPI: Improving compound–protein interaction prediction by sequence-based deep learning with self-attention mechanism and label reversal experiments》这篇文章进行讲解,该文章发表在2020的ACL上,作者是印度理工学院计

文献阅读《Self-Supervised Graph Transformer on Large-Scale Molecular Data》

这篇文章是腾讯AI Lab和清华大学合作,投稿在2020年NeurlPS上的文章,主要的工作是设计了一个预训练模型,能够在大规模的无标签的化学分子数据上进行自监督训练,使得模型在下游任务的泛化性更强。接下来进入这篇文章的大概解读。一、任务背景在人工智能驱动的药物设计和发现中,如何获得分子的信息表示是至关重要的先决条件。近年来,很多研究将分子抽象为图(Graph),并使用图神经网络(GNNs)进行分

#深度学习#神经网络#图论
RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found

跑Pytorch模型的时候,经常会遇到一个问题,就是RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found one of them on device: cuda:4,这个问题真的很烦人,每次都花了我很长时间去解决。这个问题其实无非就是有些参数本来加载在

#pytorch#python#深度学习
python安装torch-cluster、torch-scatter、torch-sparse和torch-geometric

跑图神经网络经常要安装torch-cluster、torch-scatter、torch-sparse和torch-geometric这些包,但是这些包安装挺麻烦的,经常因为版本不对应而报错,下面将介绍如何在版本对应的情况下安装这些包。在import上面的包时,经常遇到的错误有以下两个:错误 1:RuntimeError: Detected that PyTorch and torch_scatt

#python#pytorch#深度学习
Word2016自第3页开始添加连续页脚(除掉封面和目录)

最近写论文需要添加页脚,需要从某一页开始添加连续页脚,主要是除了封面和目录,自正文第一页开始。使用的Word版本是2016,花了挺长时间专研,最后终于搞定,写个博客记录一下。首先,上方栏选择“插入”,然后选“页脚”—>“编辑页脚”,如下图所示。在“页眉和页脚”处,勾选“首页不同”,可以将第一页(一般是封面)跟第一页以后(目录和正文)的页脚设置分开,互不影响,如下图所示。观察目录和正文的分节是

#windows
《Learning from Protein Structure with Geometric Vector Perceptrons》文献阅读

本博文基于《Learning from Protein Structure with Geometric Vector Perceptrons》进行翻译讲解,该文章发表于2021年的ICLR,作者来自斯坦福大学。该文章认为大型生物分子的三维结构学习是机器学习的一个独特领域,但是还没有出现一个统一的网络架构,同时利用问题领域的几何和关系两个层面。为了解决这个问题,作者引入了几何向量感知器,它扩展标准

#深度学习#神经网络
Docker镜像转Singularity镜像的全过程

原本Docker镜像挺好用的,但是最近做项目需要用到超算的集群,Docker无法在上面用,需要将Docker镜像转为singularity镜像这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创

#docker#容器#运维
数据挖掘比赛时模型融合的方法

数据挖掘、机器学习等比赛的最后冲刺阶段,单模型的效果已经到了自己所能提升的极限了,这时候很多人会选择模型融合的方式,接下来介绍一些常见的模型融合的方法。一、平均法(Averaging)1、算术平均法这种方法比较简单直接,对多个模型预测的结果求算术平均。既可以用于回归问题,也可以用于分类时各个类别概率的平均。2、加权平均法这种方法考虑到模型的性能不同,求平均时根据每个模型的预测性能,给予每个模型不同

#深度学习#数据挖掘
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