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

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。

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

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。