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    Spring+SpringMVC+MyBatis+easyUI整合进阶篇(二)RESTful API实战笔记(接口设计及Java后端实现)

    写在前面的话 原计划这部分代码的更新也是上传到ssm-demo仓库中,因为如下原因并没有这么做: 有些使用了该项目的朋友建议重新创建一个仓库,因为原来仓库中的项目太多,结构多少有些乱糟糟的。 而且这次的代码改动较大,与原来的目录结构及代码风格相比都有很大的差别。 同时也考虑到不同的人所处的学习阶段不同,担心有人不习惯也不适应这种风格及后面的更新,有的朋友甚至可能是初学者,更适合学习ssm-demo这个基础项目。 基于以上几点,最终并没有选择把几个项目都放在一个代码仓库中,而是另外花了些时间改动并且重新创建了

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    QB期刊 | 深度学习在生物学中的应用1:对MinION测序结果中base calling的计算

    记得去年“阿尔法狗”(AlphaGo)的新闻出来后,小编曾下定决心要跨专业学习一下AI,看看它能否在咱们生物领域也掀起热浪。结果当小编刚刚了解到阿尔法狗的命脉乃来自Deep Learning (深度学习)真传时,它的亲兄弟“AlphaFold” 就以迅雷不及掩耳之势(2018年12月初召开新闻发布会,具体见阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型)在蛋白质折叠预测领域独领风骚。有生物学背景的我们都知道,虽然科学家们破译了基因组,但从DNA到蛋白质翻译过程受各种基因和/或蛋白质的调控、修饰,并且蛋白质从翻译产生到能发挥功能的这一过程也是在细胞内经历了各种修饰、折叠。但人家“AlphaFold”则不畏这些千难万苦,“硬生生”的通过氨基酸序列直接预测蛋白质的3D结构(AlphaFold 的新闻发布链接:https://deepmind.com/blog/alphafold/)。所以当“AlphaFold”一出世,大家都惊呼它是能把诺贝尔奖抱回家的人选之一。

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