gnina（发音为NEE-na）是一个分子对接程序，具有使用卷积神经网络对配体进行评分和优化的综合支持。 这是的叉子，是的叉子。
帮助
请。 提供一个示例Colab笔记本，其中显示了如何使用gnina。
引文
如果您发现gnina有用，请引用我们的论文：
GNINA 1.0：分子对接与深度学习（主要应用引用） 阿McNutt，P Francoeur，R Aggarwal，T Masuda，R Meli，M Ragoza，J Sunseri，DR Koes。 ChemRxiv，2021年
卷积神经网络的蛋白质配体评分（主要方法引用） M Ragoza，J Hochuli，E Idrobo，J Sunseri，DR Koes。 J.化学。 Inf。 模型，2017
基于原子网格的卷积神经网络的配体姿态优化M Ragoza，L Turner和DR Koes。 分子与材料的机器学习NIP
2024-03-28 10:01:36
66.95MB
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Cisco的产品的配置工具，是Cisco ConfigMaker的替代软件。从中小型的路由器，到6500系列的Catalyst 交换机、PIX 防火墙、IP电话以及无线接入点等，CNA都支持。
2024-03-27 04:37:38
1.24MB
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【全网首发开源资料-多路支配关系】
资源名称：labview仿真控制四足机器人运动
作者：CSDN-小夏与酒
介绍：
模型使用Solidworks建模的四足爬行机器人，建模文件中包括原始文件和wrl格式文件。仿真项目在vi项目文件中，直接点开main.vi即可使用。
说明：
关于使用Labiew仿真控制Solidworks模型的学习文章（保姆级）和资料，通过我的博客主页查找相关文章，或者搜索该专栏链接：https://blog.csdn.net/m0_56262476/category_12224840.html?spm=1001.2014.3001.5482
如遇到相关问题，直接联系我即可！
2024-03-26 20:45:22
7.07MB
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【汽车电子】AUTOSAR网络管理接口规范 -用于开发AUTOSAR网络管理功能
2024-03-24 16:20:47
909KB
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只需在使用前调用一下Crack方法即可达到Patch的目的，不破坏原dll的完整性，无需反编译原dll。
private static void Crack()
{
var stModule = new[]
{
"\u000E\u2008\u200A\u2001",
"\u000F\u2008\u200A\u2001",
"\u0002\u200A\u200A\u2001",
"\u000F",
"\u0006",
"\u000E",
"\u0003",
"\u0002"
};
var assembly = Assembly.GetAssembly(typeof(Aspose.Words.License));
Type typeLic = null, typeIsTrial = null, typeHelper = null;
foreach (var type in assembly.GetTypes())
{
if ((typeLic == null) && (type.Name == stModule[0]))
{
typeLic = type;
}
else if ((typeIsTrial == null) && (type.Name == stModule[1]))
{
typeIsTrial = type;
}
else if ((typeHelper == null) && (type.Name == stModule[2]))
{
typeHelper = type;
}
}
if (typeLic == null || typeIsTrial == null || typeHelper == null)
{
throw new Exception();
}
var lic = Activator.CreateInstance(typeLic);
var findCount = 0;
foreach (var field in typeLic.GetFields(BindingFlags.NonPublic | BindingFlags.Static | BindingFlags.Instance))
{
if (field.FieldType == typeLic && field.Name == stModule[3])
{
field.SetValue(null, lic);
++findCount;
}
else if (field.FieldType == typeof(DateTime) && field.Name == stModule[4])
{
field.SetValue(lic, DateTime.MaxValue);
++findCount;
}
else if (field.FieldType == typeIsTrial && field.Name == stModule[5])
{
field.SetValue(lic, 1);
++findCount;
}
}
foreach (var field in typeHelper.GetFields(BindingFlags.NonPublic | BindingFlags.Static | BindingFlags.Instance))
{
if (field.FieldType == typeof(bool) && field.Name == stModule[6])
{
field.SetValue(null, false);
++findCount;
}
if (field.FieldType != typeof (int) || field.Name != stModule[7]) continue;
field.SetValue(null, 128);
++findCount;
}
if (findCount < 5)
{
throw new NotSupportedException("无效的版本");
}
}
2024-03-22 15:53:47
11.14MB
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主要介绍了python基于WordCloud制作词云图,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2024-03-22 14:07:24
94KB
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WebGME-基于Web的通用建模环境
请注意，此存储库包含完整的webgme应用程序，其中包括高度可扩展的图形用户界面，并且是webgme应用程序所依赖的典型依赖项。 要使用不带GUI的webgme框架，请检查 。
直接在浏览器中创建自己的领域特定建模语言（DSML）。 通过绘制基于UML类图的元模型来指定建模概念，它们之间的关系，属性和方面，然后WebGME自动配置其自身以支持DSML。
WebGME促进了协作，其中每个更改都转换为对所有已连接用户的微型提交广播。 基础架构透明地支持轻量级分支方案。 代码生成器和外部工具可以在一致的快照（特定的提交）上工作，而用户可以继续编辑模型。
2024-03-18 15:14:45
2.68MB
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Keras-MINST:我们将建立一个识别手写数字图像（MNIST）的模型。 使用TensorFlow和超级简单的Keras库开发。 使用Flask Micro Framework包装到Webapp中
凯拉斯·明斯特
概述
我们将建立一个识别手写数字图像（MNIST）的模型。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。
依存关系
现在，我们准备安装必要的依赖项。 我们项目所需的依赖项列表如下：
张量流（1.5.0）
凯拉斯（2.1.4）
烧瓶（0.12.2）
h5py（2.7.1）
您可以使用以下命令同时安装所有这些：
pip3 install tensorflow keras Flask h5py
卷积神经网络
在机器学习中，卷积神经网络（CNN，或ConvNet）是一类深层的前馈人工神经网络，已成功应用于分析视觉图像。 卷积神经网络是一种神经网络，它明确假设输入是图像，这使我们可以将某些属性编码到体系结构中。 构建ConvNet架构的层主要有三种类型：卷积层，池化层和完全连接层。 我们将堆叠这些层以形成完整的ConvNet体系结构
2024-03-17 19:58:10
4.32MB
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