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【Rust 基础篇】Rust关联类型:灵活的泛型抽象

Rust是一种以安全性和高效性著称的系统级编程语言,其设计哲学是在不损失性能的前提下,保障代码的内存安全和线程安全。为了实现这一目标,Rust引入了"所有权系统"、"借用检查器"等特性,有效地避免了常见的内存安全问题。在Rust中,泛型是一种非常重要的特性,它允许我们编写一种可以在多种数据类型上进行抽象的代码。然而,有时候我们需要在trait中使用泛型,但泛型参数又与具体类型相关联。这时,Rust的关联类型就派上用场了。本篇博客将深入探讨Rust中的关联类型,包括关联类型的定义、使用场景、使用方法以及注意事项,以便读者了解如何在Rust中实现灵活的泛型抽象。

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BIB | 基于图卷积网络和深度神经网络的药物靶点相互作用识别

今天为大家介绍的是哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院臧天仪教授等人发表在Briefings in Bioinformatics上的文章“Identifying drug–target interactions based ongraph convolutional network and deep neural network”。识别新的药物靶点相互作用(DTIs)是药物发现中一个重要但耗时且昂贵的步骤。然而,现有的方法大多是分别构建药物网络和靶点网络,然后根据已知的药物和靶点之间的关联来预测新的DTI,而没有考虑药物-蛋白质对之间的关联(DPP)。为了将DPP纳入到DTI建模中,本文构建了一个基于多种药物和蛋白质的DPP网络,以DPP为节点,DPP之间的关联为网络的边缘。然后,提出了一个新的基于深度学习的框架:图卷积网络DTI预测框架(GCN-DTI)用于新的药物-靶点相互作用识别。

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UML系列(2):快速读懂结构间的关系

研发们或者技术经理们应当有体验过这种感觉,那就是“感觉我讲得挺好的,但是对方就是没能理解”。其实出现这种问题的原因往往不是因为对方理解能力差,或则自身表达不够,而是因为双方有较大的“知识落差”。那么“知识落差”到底是什么意思呢?其实很简单,就是双方各自的“知识链”不同,因此对相同事物的看法和表述不同,从而导致了理解的误差,形成了当前难以沟通的局面。但是“知识链”是几乎无法完全相同的,毕竟人的经历和学识都各不相同。那该如何解决这样的问题呢?最好的方法就是在沟通的内容范围内,用相互理解的语言进行沟通,即构建受限的“知识链”。这样哪怕彼此的三观不同,也能在工作内容中进行有效的沟通。而UML就是承接了这种责任的建模语言。

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