菠菠萝宝-CSDN博客

给大家整理了一下C++程序设计中的重点概念，以供大家期末复习和考研复习的时候使用。封装是将一组相关的概念聚集在一个单元内并且用单独的一个名字来引用。信息隐藏是指外部不能看到对象内部的信息，实现隐藏是指不能从外部看到对象的实现细节。为了描述一组对象在结构和行为上的共性可以创造抽象数据类型称之为类，类是创建对象的模板。继承是在已有类的基础上定义新类，这个新类自动拥有已有类型的属性和操作，并且可以增加特有的功能或者修改所得到的功能。是指一个操作名字或属性名字可以在多个类中定义并且在各个类中有不同的实现。

2024-02-29 23:49:09 988

原创数据库-第一章绪论【期末复习|考研复习】

2024-02-29 23:42:36 759

原创计算机组成原理-第三章存储系统【期末复习|考研复习】

给大家整理了一下计算机组成原理中的重点概念，以供大家期末复习和考研复习的时候使用。参考资料是王道的计算机组成原理和西电的计算机组成原理。相信这一章的干货也是满满，这些题有不会的评论区留言，我也可以解答=v=有遗漏的我再补充。

2024-02-29 22:46:45 1790 9

原创计算机组成原理-第一/二章概述和数据的表示和运算【期末复习|考研复习】

给大家整理了一下计算机组成原理中的重点概念，以供大家期末复习和考研复习的时候使用。参考资料是王道的计算机组成原理和西电的计算机组成原理。相信这两章的干货也是满满，这些题有不会的评论区留言，我也可以解答=v=

2024-02-29 22:27:34 1802 3

原创 Windows原生蓝牙编程第三章配对后进行蓝牙通信【C++】

接着第二章，我们已经配对完成，接下来就是通过winsock进行通信了。=v=

2023-10-30 21:10:50 2274 16

原创 Windows原生蓝牙编程第二章选取设备输入配对码并配对【C++】

接着第一章，我们已经把扫描到的蓝牙信息存在了vector数组res中了，接下来我们就要输入配对码进行配对了。=v=

2023-10-30 20:08:42 652 1

原创 Windows原生蓝牙编程第一章获取本地蓝牙并扫描周围蓝牙信息并输出【C++】

最近写蓝牙，本来打算用Qt5自带的蓝牙，但是项目本身是Qt4，不支持升级到Qt5，只好用Windows自带的原生api来进行连接访问。记录一下过程，以供大家学习。客户端用的winsock进行通信的。

2023-10-30 18:35:45 1128 17

原创计算机网络重点概念整理-第七章网络安全【期末复习|考研复习】

给大家整理了一下计算机网络中第七章网络安全中的重点概念，以供大家期末复习和考研复习的时候使用。

2023-10-27 23:51:15 813

原创计算机网络重点概念整理-第六章应用层【期末复习|考研复习】

给大家整理了一下计算机网络中第六章应用层中的重点概念，以供大家期末复习和考研复习的时候使用。

2023-10-27 23:47:37 570

原创计算机网络重点概念整理-第五章传输层【期末复习|考研复习】

给大家整理了一下计算机网络中第五章传输层中的重点概念，以供大家期末复习和考研复习的时候使用。

2023-10-27 23:43:21 555

原创计算机网络重点概念整理-第四章网络层【期末复习|考研复习】

给大家整理了一下计算机网络中第四章网络层中的重点概念，以供大家期末复习和考研复习的时候使用。

2023-10-27 23:37:47 622

C#中的指针和内存管理以及垃圾回收PPT

在C#中，直接操作指针是相对较少见的，因为C#旨在提供一种更安全和更易于管理内存的方式。然而，有些情况下，你可能需要使用指针来与非托管代码进行交互，或者在性能要求较高的场景下进行优化。以下是关于C#中指针、内存管理和垃圾回收的一些基本信息：指针(Pointer) 在C#中，通过使用unsafe关键字，可以声明不安全代码块，从而允许使用指针。例如： unsafe { int x = 10; int* ptr = &x; Console.WriteLine(*ptr); // 输出 10 } 在使用指针时，需要格外小心，因为它们可以绕过C#的类型安全和边界检查，可能导致内存泄漏、潜在的安全漏洞或未定义的行为。内存管理在C#中，大部分情况下，内存管理由垃圾回收器负责，你不需要显式地分配或释放内存。这种自动管理内存的方式大大减少了内存泄漏的风险。不过，在与非托管代码交互或对性能要求极高的情况下，你可能需要手动管理内存。这可以通过使用Marshal类中的方法来进行非托管内存的分配和释放

2024-03-28

DrugClip全文翻译

DrugCLIP通过将虚拟筛选定义为密集检索任务，并使用对比学习来对齐结合蛋白口袋和分子的表示，这些表示来自大量没有明确结合亲和力评分的成对数据。DrugCLIP还引入了一种生物知识启发的数据增强策略，以学习更好的蛋白质分子表示。大量实验表明，在各种虚拟筛选基准上，DrugCLIP显著优于传统的对接和监督学习方法，并且大大减少了计算时间，特别是在零样本设置下。DrugCLIP被提出，这是一种密集检索方法，它计算两个单独的预训练编码器之间的对比损失，以最大化蛋白质-分子对之间的相似性。与监督学习方法相比，对比学习方法有几个优点。首先，寻找蛋白质与分子之间的匹配关系的目标自然符合虚拟筛选任务的制定。其次，设计的对比损失减轻了对binding亲和力标注的依赖，有利于在PDBBind等密集标注的小数据集之外使用大规模未标注数据。DrugCLIP中还引入了一种生物学知识启发的增强方法，HomoAug，它基于蛋白质同源进化创建蛋白质-分子对。最后，密集检索设置允许离线预计算蛋白质和分子编码，为在线推理提高效率，并有望对数十亿分子进行高通量虚拟筛选。

2024-03-26

电气设备数字化测试仪器数据与通信技术规范第1、4、5部分

电气设备数字化测试仪器数据与通信技术规范第 1 部分：通用技术要求 Technical specification for data and communication of digital test instruments for electrical equipment—Part1：General technical requirements 电气设备数字化测试仪器数据与通信技术规范第 4 部分：停电试验仪器数据规范 Technical specification for data and communication of digital test instruments forelectrical equipment—Part 4：Data specifications for outage test instruments 电气设备数字化测试仪器数据与通信技术规范第 5 部分:停电试验仪器通信规约 Technical specification for data and communication of digital test instruments

2023-10-05

AlphaFold2论文及其补充文档

2021年DeepMind公司发表在Nature上的获得最佳论文奖的论文的补充文档，论文好找，补充文档不好找，个人上传上来。 zip文件包含alphafoldv2版本的正文和补充文档 Paper Name：AlphaFold2: Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold Author：DeepMind的那群人 Author Affiliation：DeepMind Citation Rate：14694 Abstract：蛋白质结构预测：给定某一个蛋白质的一串氨基酸序列，猜测这个蛋白质的3D结构是什么样子的？现在的生物学可能需要很长的时间来具体了解一个蛋白质的结构：从不同的角度用显微镜来看它的结构。AlphaFold 2的精度可以到达原子级别，实验室测得的（真实）位置和预测的位置之间的差距在原子大小的级别以内，模型使用了一定的生物学和物理学的知识，融合在深度学习里面前作AlphaFold 1精度不够，这篇论文提出了AlphaFold 2。

2023-10-05

空空如也

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