分子识别特征（MoRF）是内在无序蛋白（IDP）的关键功能区域，它们在细胞的分子相互作用网络中起重要作用，并与许多严重的人类疾病有关。
鉴定MoRF对于IDP的功能研究和药物设计都是必不可少的。
本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
首先，DCNNMoRF1使用位置特定评分矩阵（PSSM）和22种氨基酸相关因子来描述蛋白质序列。
第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang

可以通过matlab读取excel表格并画图，可以索引至第n列，功能易实现，可验证

Qt加载百度离线地图1.下载百度地图离线API1.3下载链接：http://download.csdn.net/detail/caoshangpa/9476608，网上虽然出现了2.0版本离线API，但是经试用，存在很多问题。
该1.3版本离线API也是由高人制作，我只是优化了一下，去掉了百度的logo。
2.下载瓦片地图百度地图是由一张张正方形瓦片组成，在拖动地图时，只加载可视范围内的瓦片。
如下图所示，每个方格代表一个瓦片，这样就可以通过访问百度瓦片地图服务器下载瓦片地图。
有高人制作了下载工具，**电子地图下载器。
3.加载瓦片地图将下载的地图放在百度离线API指定的目录下，当然这个目录是可以通过API的源码更改的。
我使用的目录是maptile(卫星地图)和maptile_(街道地图)。
这样通过html引用百度离线API时，地图就显示出来了。
参考链接：http://www.cnblogs.com/i-gps/archive/2012/11/28/2791826.html4.Qt与JavaScript的交互当QWebkit加载html显示地图后，只能显示地图，如果想通过Qt界面操作地图或者将地图信息显示到Qt界面，就需要实现Qt与JavaScript的交互，这可以参考我的另一篇微博http://blog.csdn.net/caoshangpa/article/details/51014690最终的结果如下图所示，实现了地铁经纬度的显示，街道图和卫星图的切换和标注的移动

log4zlog4z是一款开源的C++轻量级日志库.他提供了在C++程序中使用日志和跟踪调试的功能.log4z的优点1.MIT开源授权无限制使用.2.轻量级,跨平台可在linux与windows上共同使用.3.完整的日志优先级控制.4.多日志分流线程安全.5.可通过配置文件全程配置.6.屏幕日志为彩色输出,信息简约整洁.

使用vue会让人感到身心愉悦,它同时具备angular和react的优点,轻量级,api简单,文档齐全,简单强大,麻雀虽小五脏俱全.倘若用一句话来概括vue,那么我首先想到的便是官方文档中的一句话:Vue.js（读音/vju:/，类似于view）是一套构建用户界面的渐进式框架。
这句话可能大家并不陌生,但是真正理解这句话的可能并不多,其实,读懂了这句话,也就明白了vue的核心理念.那么,怎样理解什么是渐进式框架?在这之前,我们首先要理解什么是框架.在最初的前端开发中,为了完成某个功能,我们需要通过js在HTML页面中获得dom节点,随后获得dom节点中的文本内容或者在dom节点上添加事件,进行一

Rabbitmq高级用于通过RabbitMq（SpringBootamqp的扩展）进行消息传递的通用库。
注意：如果您已经在使用SpringCloudStream，则可能不需要此启动程序。
但是，如果由于其抽象级别而需要SpringCloud无法提供的AMQP特定功能，那么您可能会对它感兴趣，因为它提供了SpringCloud中可用的功能。
试试看，让我们知道您的想法！如果您发现任何可以改进或简化的内容，请随时提出更改！目标该项目的目的是为RabbitMQ提供一个通用的SpringBootStarter项目，用于消息传递解决方案。
通过简单地在yml中提供配置，这有助于我们自动配置Rabbitmq交换和队列以及绑定。
这也有助于在框架级别的单个位置更好地处理和监视异常。
因此，不再添加重复的代码来在各种项目中创建带有绑定的交换和队列构型您可以在“spring.rabbitmq”部分的application.yml中配置Rabbitmq服务器配置。
您可以在“rabbitmq.auto-config”下的application.yml中配置交换

采用精确背景补偿，实现动态背景下动态目标检测，通过KNN匹配、比率筛选、对称约束三层筛选提取良好匹配点对，结合自适应外点滤除算法，实现对复杂环境的精确补偿。

用VC++写的点阵字生成器对于有VC基础的朋友是不错的练习通过程序可以理解点阵字的原理点阵字应用还是很广泛的...

《SonyEffioE方案：4140与5148官方电路图解析》SonyEffioE方案是索尼公司推出的一种高级视频处理技术，它主要用于CCTV摄像机领域，提升图像质量和性能。
该方案的核心是4140和5148这两款芯片，它们在电路设计中扮演着至关重要的角色。
下面我们将详细探讨这两个组件以及它们在电路图中的应用。
让我们了解4140芯片。
这款芯片是SonyEffioE方案中的前端处理单元，主要负责图像信号的采集和初步处理。
它集成了高灵敏度的传感器接口，能够接收并转换来自摄像头感光元件的模拟信号，并将其转化为数字信号。
4140还包含了先进的噪声过滤和信号增强算法，能够有效减少在低光照条件下的噪点，提高图像清晰度。
在官方电路图中，4140的位置和连接方式至关重要，因为它直接影响到图像质量。
接下来是5148芯片，它是EffioE方案的后端处理单元。
5148主要负责数字信号的进一步处理，如色彩校正、动态范围扩展、数字变焦等功能。
此外，它还包含视频编码模块，可以将处理后的信号编码为标准的视频流格式，如MPEG-4或H.264，以便于存储和传输。
在电路图中，5148与4140之间的数据交互通道必须准确无误，以确保图像处理的流畅性。
在“enhancedeffioesystem_frontend_v080_110428.pdf”文件中，我们可以深入研究4140前端处理系统的具体细节，包括传感器接口、信号调理电路、A/D转换器以及各种滤波器的设计。
这份文档会提供关于如何优化信号采集和预处理的宝贵信息，对于理解图像质量的提升过程至关重要。
另一方面，“enhancedeffioesystem_backend_v080_110428.pdf”文件则侧重于5148后端处理系统的解析，涵盖了数字信号处理、编码算法以及系统接口的设计。
通过这份文档，工程师们可以学习如何实现高效的视频处理和编码，同时保证低延迟和高效率。
SonyEffioE方案4140与5148芯片在CCTV摄像机领域的应用，展示了现代视频处理技术的先进性和实用性。
通过对官方电路图的深入理解和分析，无论是制造商还是维修人员，都能更好地掌握这一技术，从而优化设备性能，提升监控画面的质量。
这两份PDF文件作为官方参考资料，对于理解EffioE方案的工作原理和优化设计提供了详尽的信息，对于专业人士来说是不可多得的学习资料。

某企业计划建设自己的企业园区网络，希望通过这个新建的网络，提供一个安全、可靠、可扩展、高效的网络环境，将两个办公地点连接到一起，使企业内能够方便快捷的实现网络资源共享、全网接入Internet等目标，同时实现公司内部的信息保密隔离，以及对于公网的安全访问

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。