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2-4 快速乘法 模板
适用于不让用/ * 的情况实现某些结果 ! /** * 快速乘法 * * @param a 乘数 * @param b 被乘数 * @return 积 */ public static long quickMulti(long a, long b) { long result = 0; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) {
56610发布于 2021-06-01 - 来自专栏刷题笔记
2-4 另类堆栈 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101049523 2-4 另类堆栈 (20 分) 在栈的顺序存储实现中，另有一种方法是将Top
88430发布于 2019-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-4 线性表之双链表
2-4 线性表之双链表 双向链表除了相当于在单链表的基础上，每个结点多了一个指针域prior，用于存储其直接前驱的地址。同时保留有next，用于存储其直接后继的地址。 ?
66320发布于 2019-07-02 - 来自专栏Hank’s Blog
2-4 R语言基础 列表
> l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字 > l1 [[1]] [1] "a"
65520发布于 2020-09-16 - 来自专栏IT技术圈
练习2-4 温度转换 (5分)
本题要求编写程序，计算华氏温度150°F对应的摄氏温度。计算公式：C=5×(F−32)/9，式中：C表示摄氏温度，F表示华氏温度，输出数据要求为整型。
1.2K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-4 感知机权重向量的更新
下面直接给出权重向量的更新表达式，然后通过可视化的方式来直观的展示权重向量的更新。
1.4K40编辑于 2022-11-08 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-4：哈温平衡检验
「什么是哈温平衡？」 ❝哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则 哈迪-温伯格（Hardy-Weinberg）法则是群体遗传中最重要的原理，它解释了繁殖如何影响群体的基因和基因型频率。这个法则是用Hardy,G.H (英国数学家) 和Weinberg，W.（德国医生）两位学者的姓来命名的，他们于同一年（1908年）各自发现了这一法则。他们提出在一个不发生突变、迁移和选择的无限大的随机交配的群体中，基因频率和基因型频率将逐代保持不变。---百度百科 ❞ 「怎么做哈温平衡检验？」 ❝「卡方适合性检验！」
5.8K21发布于 2020-04-27 - 来自专栏刷题笔记
【并查集】2-4 朋友圈 (25 分)
2-4 朋友圈 (25 分) 某学校有N个学生，形成M个俱乐部。每个俱乐部里的学生有着一定相似的兴趣爱好，形成一个朋友圈。一个学生可以同时属于若干个不同的俱乐部。
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-4)
代码清单2-4 int Count(BYTE v) { int num = 0; switch (v) { case 0x0:
22120编辑于 2022-11-30 - 来自专栏PD快充协议
讲解2-4串锂电池升降压快速充电方案
XSP30 作为一款支持 PD/QC 快充协议的升降压型锂电池充电 IC，凭借其独特的 2-4 节电池兼容、2A 大电流快充等特性，正悄然改变着便携式设备的充电格局，重新定义人们的充电体验。 它的出现，为 2-4 节串联锂电池的充电管理提供了高效、安全、智能的解决方案，不仅满足了当下消费者对快速充电的需求，也为众多电子设备厂商在产品设计和优化上提供了有力的支持。
66210编辑于 2025-11-12 - 来自专栏数据派THU
【干货书】深度学习生命科学：药物发现与药物发现
理想的实践开发人员和科学家准备将他们的技能应用于科学应用，如生物学，遗传学，和药物的发现，这本书介绍了几个深度网络原语。
42810编辑于 2022-05-12 - 来自专栏作图丫
药物优化算法-PriorCD
该R包将药物功能相似网络和全局网络传播算法相结合，实现了对感兴趣的癌症治疗药物优先级的预测方法。此外，用户可以验证优先排序结果，并可视化得到的药物网络结构。 对这些药物的相关性结果构建网络，节点为药物，边为功能相似显著性，最终这个网络为药物-药物功能相似性网络。 对于每个药物，选取相关系数 ≥ 0.7，FDR ≤ 0.05， 相关系数top 0.05% 的药物，为其显著相似的药物。然后合并基于mRNA和microRNA通路的药物功能相似网络。 评估药物相似性：Drsim 整合NCI-60癌细胞的通路活性与药物活性相结合，评估药物的相似性，构建药物功能相似网络。 Drsim函数用于构造药物相似性的二元邻接矩阵，其中1表示药物之间具有强相似性，0表示药物之间具有弱相似性。
79642编辑于 2022-03-29 - 来自专栏生物信息与临床医学专栏
高血压药物简介
在这一期的内容中，我将和大家简单介绍高血压的常用药物。 1. 常用降压药的机制 在临床实践中，常见的高血压药物主要分为5类： （1） 利尿剂（diuretic）：代表药物有氢氯噻嗪（噻嗪类）、呋塞米（袢类）、螺内酯（保钾类）和吲达帕胺（磺胺类）等； （2） 血管紧张素转化酶抑制剂 （angiotensin-converting enzyme inhibitor，ACEI）：代表药物有卡托普利、依那普利、贝那普利和雷米普利等（都是以“普利”结尾的）； （3） 血管紧张素受体阻滞剂（ angiotensin receptor blocker，ARB）：代表药物有厄贝沙坦、氯沙坦和缬沙坦等（都是以“沙坦”结尾的）； （4） 钙离子通道阻滞剂（calcium channel blocker 高血压用药的总原则 （1） 小剂量：减少不良反应的发生； （2） 选择长效制剂：保证血药浓度稳定，使药物作用稳定持久； （3） 联合应用：联用机制不同的药物，使彼此的疗效相加，副作用相消； （4） 个体化治疗
62920发布于 2020-08-05 - 来自专栏生信技能树
药物预测之认识表达量矩阵和药物IC50
如果IC50超级高，比如解决好几百大几千说明这是一个废物药物，约等于没有疗效。 如果IC50超级低，比如无限接近于0，说明这个药物就是传说中的灵丹妙药！ 还有另外一个展现方式，就是看针对具体的细胞系来说，那些药物有奇效那些药物是打酱油。 的药物表现，并没有太大的意义。 但是，我们可能是更想看到的是药物名字啦！ ，后面的6个是废物药物啦。
5.9K20发布于 2021-10-12 - 来自专栏DrugOne
DPDDI：用于药物-药物相互作用的深度预测器
作者开发了DPDDI模型，在不考虑药物化学和生物特性的情况下，仅使用药物-药物（DDI）网络作为输入，便可预测潜在的DDI，还可用于检测药物副作用、指导联合用药等。 GCN通过获取DDI网络中药物的拓扑关系来学习药物的低维特征表示。DNN预测器将任意两种药物的潜在特征向量串联起来作为对应药物对的特征向量，通过训练模型，来预测潜在的药物-药物相互作用。 用于评估模型的健壮性，包括1934种药物和230,887个已注释的药物-药物相互作用。 CE使用了9个药物相关的数据源，而DPDDI仅使用了已知的药物-药物相互作用数据，如果整合更多的药物相关的数据源(如药物亚结构、药物靶点、药物酶、药物转运体、药物途径、药物适应症、药物副作用和药物副作用等 )去构建药物-药物相似度网络。
2K60发布于 2021-02-02 - 来自专栏IT技术圈
PTA | 习题2-4 求交错序列前N项和 (15分)
本题要求编写程序，计算交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+... 的前N项之和。
3.2K30发布于 2021-07-14 - 来自专栏DrugOne
Bioinformatics | 预测药物-药物相互作用的多模态深度学习框架
它将不同的药物特征与深度学习相结合，建立了一个预测药物相互作用相关事件的模型。 DDIMDL首先分别利用四种药物特征:化学子结构、靶点、酶和通道，构建基于深度神经网络的子模型，然后采用联合DNN框架组合子模型，学习药物-药物对的跨模态表征，预测药物与药物相互作用（DDI, drug–drug 首先，作者使用四种类型的药物特征来计算药物-药物的相似性，并使用它们作为药物的表征。在多层神经网络的基础上，将药物的表示分别输入子模型。 对于task 2和task 3，作者将5-CV用于药物而不是DDI对。作者将药物随机分成五组，其中四组作为训练药物，其余的作为测试药物。 对于task 2，我们在训练药物之间的DDIs上建立预测模型，然后对训练药物和测试药物之间的DDIs进行预测。任务3在训练药物之间的DDIs上建立预测模型，然后对测试药物之间的DDIs进行预测。
2K80发布于 2021-02-01 - 来自专栏DrugScience
2020 年FDA药物总览
神经类药物（Neurology products ）占据第二位，有8种药物获批（占总体15%）。传染病类药物排在第三位，有6种药物获批（占据总体的11%）。 他们的预测表明，2020年新批准药物的平均预期峰值销售额为7亿美元，中位数为4亿美元。这低于平均水平的13亿美元和5亿美元的中位数。 ? 抗体类药物在上升 抗体类药物共有12项被批准。 这种药物曾被誉为GPCR激动剂的典型代表，这种药物激活GPCR的一个子集受体的信号通路。 如果获得批准，这种基于寡核苷酸的药物将与两种FDA批准的针对PCSK9的单抗竞争。这些单抗每2-4周给药一次，inclisiran每年给药两次。 考虑到这一事实，它可能需要一个较长的时间来衡量一种药物的预期临床效益，在1992年FDA制定了加速审定条例。这些规定允许批准一些治疗严重疾病的药物（这些药物填补了替代终点即可）。
1.4K20发布于 2021-03-04 - 来自专栏DrugOne
B | 药物递送人工智能: 过去、现在与未来
药物递送系统的开发是一个复杂的多目标优化过程，基于试错的传统实验方法往往导致开发周期漫长且成本高昂1。近年来，人工智能（AI）凭借其强大的数据处理与分析能力，在药物递送研究中受到广泛关注。 图1呈现了基于Web of Science数据库统计的2000-2024年间药物递送领域AI相关出版物数量变化趋势，数据清晰显示相关研究自2018年起呈现指数级增长。 目前，多种先进AI技术正通过提供创新解决方案来替代传统试错实验方法，从而全面推动药物递送领域的革新与发展2-4。 此外，本综述还深入探讨了未来发展方向，包括大型语言模型的潜在应用、跨学科合作机遇、专业人才培养等，为推动AI驱动的药物制剂开发范式转变提供了前瞻性视角。 GA 图1. 2000年至2024年间Web of Science数据库中药物递送领域AI相关出版物数量的变化统计。 表1.
18410编辑于 2026-05-07 - 来自专栏DrugOne
量子药物发现的未来
编译 | WJM 自1869 年第一个合成药物水合氯醛被发现以来，制药公司一直在激烈竞争以寻找下一个重磅药物。 介绍 每个人对药物都具有个体差异。基因差异意味着药物分子与我们的身体具有独特的相互作用，从而导致有效性和副作用之间的差异。平均而言，药物开发需要12年时间和超过10亿英镑来开发每种新药。 此外，对于实验室中每确定10到20种药物，只有一种药物会到达患者手中，而其他药物则会在此过程中失败。一旦发现潜在的候选药物，将对其进行开发，以最大限度地提高整个人群的益处并最大限度地减少副作用。 但是，如果计算机可以加快药物发现过程，使药物更有可能有效并产生更少的副作用呢？如果它甚至可以为一个人量身定制药物，以最大限度地提高疗效并最大限度地减少反应，那会怎么样？ 当前药物开发的问题 2020 年，FDA 批准了 53 种药物，是过去 20 年中批准药物数量最高的之一。
83320发布于 2021-10-11
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