Surpassall-CSDN博客

原创 Word2016自第3页开始添加连续页脚（除掉封面和目录）

最近写论文需要添加页脚，需要从某一页开始添加连续页脚，主要是除了封面和目录，自正文第一页开始。使用的Word版本是2016，花了挺长时间专研，最后终于搞定，写个博客记录一下。首先，上方栏选择“插入”，然后选“页脚”—>“编辑页脚”，如下图所示。在“页眉和页脚”处，勾选“首页不同”，可以将第一页（一般是封面）跟第一页以后（目录和正文）的页脚设置分开，互不影响，如下图所示。观察目录和正文的分节是否相同，如下图所示。可以看到，目录的分节是第1节，正文的分节是第2节，由于页脚设置是以“节”为单位.

2022-04-04 19:44:05 3819

原创 python安装torch-cluster、torch-scatter、torch-sparse和torch-geometric

跑图神经网络经常要安装torch-cluster、torch-scatter、torch-sparse和torch-geometric这些包，但是这些包安装挺麻烦的，经常因为版本不对应而报错，下面将介绍如何在版本对应的情况下安装这些包。在import上面的包时，经常遇到的错误有以下两个：错误 1：RuntimeError: Detected that PyTorch and torch_scatter were compiled with different CUDA versions. PyTo.

2022-02-18 17:50:31 11088 2

原创《Learning from Protein Structure with Geometric Vector Perceptrons》文献阅读

本博文基于《Learning from Protein Structure with Geometric Vector Perceptrons》进行翻译讲解，该文章发表于2021年的ICLR，作者来自斯坦福大学。该文章认为大型生物分子的三维结构学习是机器学习的一个独特领域，但是还没有出现一个统一的网络架构，同时利用问题领域的几何和关系两个层面。为了解决这个问题，作者引入了几何向量感知器，它扩展标准的密集层来操作欧几里德向量集合。配有几何向量感知器之后，图神经网络能够执行几何和关系推理，得到大分子的有效表示.

2022-02-17 14:37:43 4044 3

原创 Python的时间模块

在跑深度学习模型时，常常需要知道一轮花了多少时间，或者某段代码花了多少时间，以便我们对程序整体的运行效率有更直观的认识，在这里列出几个常用的时间显示代码段，以供参考。代码一import timeprint("Start Time: ", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))start_time = time.time()"""在这里写你的代码"""end_time = time.time()print("End Ti.

2022-02-07 18:09:46 949

原创 Linux对报错指令循环运行

有时候运行一些命令的时候，可能由于网络或者其它原因出错，导致命令终止运行，需要人为重启运行，本文希望能够让Linux系统自动识别error，然后重新启动程序，知道程序正常运行完成。#!/bin/bashpython xxx.pywhile [ $? -ne 0 ] # 判断程序上次运行是否正常结束，没有则进入循环do echo "An error occurred in the process. Restart! " python xxx.py . #重启程序don.

2022-01-25 22:39:32 752

原创 Docker镜像转Singularity镜像的全过程

原本Docker镜像挺好用的，但是最近做项目需要用到超算的集群，Docker无法在上面用，需要将Docker镜像转为singularity镜像这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流.

2022-01-23 21:41:39 4606 3

转载 CSDN的Markdown全套模板

来自CSDN的全套Markdown模板

2022-01-19 15:31:41 617

原创 Python绘制频率分布直方图和条形图

我们平时做数据分析的时候，经常要了解数据的分布情况，这时候就需要画出频率分布直方图，博主采用的画图工具是python中的seaborn，它的画图效果比matplotlib要好 [1]。首先需要明确一下直方图和条形图的区别：条形图有空隙，直方图没有，条形图一般用于类别特征，直方图一般用于数字特征（连续型）[2]。画直方图def draw_distribution_histogram(nums, path, is_hist=True, is_kde=True, is_rug=False, \ is.

2021-12-18 21:32:21 16881

原创 Docker磁盘空间不足如何解决

当我们使用docker时，经常会创建新镜像和新容器，在新容器中又会安装各种包，这些东西不是虚拟的，而是实实在在存于我们的磁盘中，默认在/var/lib/docker中，这个目录是属于系统盘的，而系统盘的空间往往不大，这样就会造成，随着时间的推移，docker越来越大，最后系统盘的空间被占满，所以这个时候就需要迁移docker的存储目录到更大的盘，才能把系统盘的空间腾出来。1、查看服务器所有磁盘的使用情况：df -h可以看到，红框处就是系统盘的大小，总大小是188G（相对其他盘小太多），之前是占满.

2021-12-10 11:35:33 12795 3

原创《Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention》文献阅读

本博文基于《Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention》这篇文章进行讲解，该文章发表在2019年的AAAI会议上，作者来自Google AI。在本文中，作者展示了具有固定上下文的深层（64层）transformer模型（Vaswani et al.2017）在很大程度上优于RNN变体，在两个流行基准上实现了SOTA水平：text8上每个字符1.13位，enwik8上为1.06位。为了在这个深度上获得好的结果，作者证明在中间网络层.

2021-11-28 16:29:00 1006

原创 Docker常用指令

# docker挂载本地目录[1]# 如果container_dir不存在，会自动在容器里创建目录，image表示镜像docker run -it -v /localhost_dir:/container_dir image /bin/bash# docker挂载多个本地目录docker run -it -P --name v_test -v /localhost_dir1:/container_dir1 -v /localhost_dir2:/container_dir2 image /bin/

2021-10-21 10:15:14 203

原创 208. 实现 Trie (前缀树)

难度：中等实现一个 Trie (前缀树)，包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。示例:Trie trie = new Trie();trie.insert(“apple”);trie.search(“apple”); // 返回 truetrie.search(“app”); // 返回 falsetrie.startsWith(“app”); // 返回 truetrie.insert(“app”);trie.search(“app

2021-03-09 21:12:19 108

原创 ImportError: libboost_python3.so.1.65.1: cannot open shared object file: No such file or directory

在使用conda install -c rdkit rdkit安装rdkit后，运行import程序时，出现了如下问题： from .rdBase import rdkitVersion as __version__ImportError: libboost_python3.so.1.65.1: cannot open shared object file: No such file or directory可以通过如下命令进行解决：conda install -c rdkit rdkit

2021-03-05 11:10:09 2122

原创 TransformerCPI文献阅读

本博文基于《TransformerCPI: Improving compound–protein interaction prediction by sequence-based deep learning with self-attention mechanism and label reversal experiments》这篇文章进行讲解，该文章发表在2020的ACL上，作者是印度理工学院计算机科学与工程系的两个研究生，主要的工作是构建了一个PPI的数据集，包括文本，基因序列和蛋白结构这三种模态。另.

2021-03-04 14:21:25 2233 8

原创 PPI的多模态融合预测

本博文基于《Amalgamation of protein sequence, structure and textual information forimproving protein-protein interaction identification》这篇文章进行讲解，该文章发表在2020的ACL上，作者是印度理工学院计算机科学与工程系的两个研究生，主要的工作是构建了一个PPI的数据集，包括文本，基因序列和蛋白结构这三种模态。另外，作者还构建了一个模型去处理这三种模态的数据，然后预测PPI。最后.

2021-03-01 19:55:52 1352 2

原创 anaconda查看和添加镜像源

我们用anaconda在安装包的时候，默认上外网下载，但是有时候外网太慢，我们可以用国内的镜像源代替，比如清华的和中科大的，接下来就来看下如何添加和修改镜像源。# 添加清华镜像源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/# yes表示搜索时显示通道的地址conda config --set show_channel_urls yesOK，这样子就可以使用清华的镜像了，.

2021-02-02 17:27:07 5792

原创 ‘IOLoop‘ has no attribute ‘initialized‘ or init() got an unexpected key argument ‘io_loop‘

在安装和运行jupyter notebook时，我们经常会遇到如下的问题，令人很困惑也很苦恼：错误一：AttributeError: type object 'IOLoop' has no attribute 'initialized'这个错误是因为tornado和pyzmq这两个包的版本不适配，比如tornado 5需要对应 pyzmq 17，你可以采用如下方法任意修改其中一者的版本，我看到网上大部分做法是： 1. conda install -c anaconda pyzmq 2. con

2021-02-02 15:20:54 966

原创 ubuntu下anaconda3常用的一些小指令（持续更新）

anaconda是一个非常好的python管理工具，所以有必要对它一些我认为常用的指令记录一下：conda -V # 查看anaconda的版本conda install xxx -n 虚拟环境的名字 # 在某个虚拟环境下安装包，也有另外一种做法，如下一行conda install xxx # 这需要提前先用conda activate激活虚拟环境，不然会默认在base下安装conda install xxx yyy # 同时安装多个包conda update xxx # 更新包con

2021-02-01 21:58:37 144

原创 anaconda3在指定的虚拟环境中更换python版本

有时候你想更换自己在某个虚拟环境中的python版本，怎么做呢？如果用pip install python==3.8之类的语句进行安装，通常会遇到如下失败：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement python==3.8 (from versions: none)ERROR: No matching distribution found for python==3.8这个时候如果我们的虚拟环境是由anaconda3来

2021-02-01 20:34:08 18086 13

原创 failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment: failed with rep

我们用conda install xxx来安装包时，经常会遇到如下问题：failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.这其实是conda的环境不适配，我们需要将对环境进行更新，通过如下几个步骤：# 查看版本

2021-02-01 18:21:35 28243 8

原创 SafetyError: The package for xxx located at /home/xxx/anaconda/... appears to be corrupted. The path

在运行conda install nb_conda的时候，出现了如下问题：SafetyError: The package for xxx located at /home/xxx/anaconda/... appears to be corrupted. The path ... has an incorrect size. reported size: 7680 bytes actual size: 5695 bytes这个问题的原因是我用了conda install和pip instal

2021-01-31 21:00:21 5200

原创 Jupyter notebook运行时出现AttributeError: module ‘tornado.web‘ has no attribute ‘asynchronous‘的错误

当运行jupyter notebook后，有时候会出现如下的错误：[W 21:40:20.865 NotebookApp] Error loading server extension nbpresent Traceback (most recent call last): File "/home/myname/anaconda3/envs/myenvs/lib/python3.6/site-packages/notebook/notebookapp.py", line 1271, i

2021-01-30 23:45:43 1304 1

转载数据挖掘比赛时模型融合的方法

数据挖掘、机器学习等比赛的最后冲刺阶段，单模型的效果已经到了自己所能提升的极限了，这时候很多人会选择模型融合的方式，接下来介绍一些常见的模型融合的方法。一、平均法（Averaging）1、算术平均法这种方法比较简单直接，对多个模型预测的结果求算术平均。既可以用于回归问题，也可以用于分类时各个类别概率的平均。2、加权平均法这种方法考虑到模型的性能不同，求平均时根据每个模型的预测性能，给予每个模型不同权重。比如A、B、C三种基本模型，模型效果进行排名，假设排名分别是1，2，3，那么给这三个模型赋.

2020-12-19 00:27:11 944 2

原创文献阅读《Self-Supervised Graph Transformer on Large-Scale Molecular Data》

这篇文章是腾讯AI Lab和清华大学合作，投稿在2020年NeurlPS上的文章，主要的工作是设计了一个预训练模型，能够在大规模的无标签的化学分子数据上进行自监督训练，使得模型在下游任务的泛化性更强。接下来进入这篇文章的大概解读。一、任务背景在人工智能驱动的药物设计和发现中，如何获得分子的信息表示是至关重要的先决条件。近年来，很多研究将分子抽象为图（Graph），并使用图神经网络（GNNs）进行分子表示学习。但是有两个问题阻碍了GNNs在真实场景中的使用:（1）用于监督训练的有标签分子数据不足；（2.

2020-12-09 17:47:18 2406

原创 linux利用shell监听某个程序是否完成

应用场景：希望检测某个程序是否已经运行完成，一旦完成，则执行其他程序。（1）首先通过ps u查看当前用户下的所有程序的进程，选择你要监听的进程号，比如9160。注意：ps a是查看当前用户所执行的所有程序进程，不包括其他用户；ps aux是查看所有进程，包括其他用户。（2）编写shell代码，实现监听flag=1result=1while [ "$flag" -eq 1 ]do sleep 1s PID=9160 PID_EXIST=$(ps u | awk '{pr

2020-12-09 15:27:36 1964

转载 Python处理Excel文件（openpyxl模块）--特别好用！！！

Excel表格在我们日常办公中是不可或缺的，学会用python处理excel表格对我们工作效率会有很大提升。python提供的xlrd模块其实并不好用，它会有容量限制，我发现了一个比较好用的模块——openpyxl，它的容量大，而且简单易用。接下来我就讲一下它的一些常用的基本操作。1、Excel 基础概念Excel 文件也称做为工作簿。每个工作簿可以包含多个工作表(Sheet)。用户当前查看的表或关闭 Excel 前最后查看的表，称为活动表。每一张表都是由列和行构成的。列是以 A 开始的字母表示；.

2020-08-05 23:46:48 3163

原创 RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found

跑Pytorch模型的时候，经常会遇到一个问题，就是RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found one of them on device: cuda:4，这个问题真的很烦人，每次都花了我很长时间去解决。这个问题其实无非就是有些参数本来加载在gpu0的，被程序加载到了gpu4上，导致出错。接下来我总结一下它的解决方法：（1）修改主gpu：程序默认使用

2020-06-27 23:19:20 20741 6

空空如也

空空如也