AF3 OpenFoldDataLoader类解读
AlphaFold3 data_modules 模块的 OpenFoldDataLoader 类继承自 PyTorch 的 torch.utils.data.DataLoader。该类主要对原始 DataLoader 做了批数据增强与控制循环迭代次数（recycling）相关的处理。
源代码：
class OpenFoldDataLoader(torch.utils.data.DataLoader):def __init__(self, *args, config, stage="train", generator=None, **kwargs):super().__init__(*args, **kwargs)self.config = configself.stage = stageself.generator = generatorself._prep_batch_properties_probs()def _prep_batch_properties_probs(self):keyed_probs = []stage_cfg = self.config[self.stage]max_iters = self.config.common.max_recycling_itersif stage_cfg.uniform_recycling:recycling_probs = [1. / (max_iters + 1) for _ in range(max_iters + 1)]else:recycling_probs = [0. for _ in range(max_iters + 1)]recycling_probs[-1] = 1.keyed_probs.append(("no_recycling_iters", recycling_probs))keys, probs = zip(*keyed_probs)max_len = max([len(p) for p in probs])padding = [[0.] * (max_len - len(p)) for p in probs]self.prop_keys = keysself.prop_probs_tensor = torch.tensor([p + pad for p, pad in zip(probs, padding)],dtype=torch.float32,)def _add_batch_properties(self, batch):# TODO: gt_features might changegt_features = batch.pop('gt_features', None)samples = torch.multinomial(self.prop_probs_tensor,num_samples=1, # 1 per rowreplacement=True,generator=self.generator相关文章：
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人脸考勤管理一体化系统 项目介绍 本项目是基于Flask、SQLAlchemy、face_recognition库的人脸考勤管理一体化系统。 系统通过人脸识别技术实现员工考勤打卡、人脸信息采集、人脸模型训练等功能。 项目采用前后端分离的技术框架，基于Flask轻量级Web框架搭建后端服务…...
LeetCode 每日一题 2025/3/31-2025/4/6
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语法: i8=make8( var, offset)；
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Seata TCC 模式实现原理 TCC（Try-Confirm-Cancel）是 Seata 提供的分布式事务解决方案之一，适用于 高并发、高性能 场景，通过 业务补偿 保证最终一致性。其核心思想是将事务拆分为三个阶段： Try：预留资源（冻结数据，检查约束）。Confirm：确认提交（真正扣减资源）。Can…...
sentinel新手入门安装和限流,热点的使用
1 sentinel入门 1.1下载sentinel控制台 🔗sentinel管理后台官方下载地址 下载完毕以后就会得到一个jar包 1.2启动sentinel 将jar包放到任意非中文目录，执行命令： java -jar 名字.jar如果要修改Sentinel的默认端口、账户、密码ÿ…...
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Linux系统管理（十九）——欧拉系统硬盘挂载、网络配置以及Docker环境安装
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vue记忆卡牌游戏
说明： 我希望用vue做一款记忆卡牌游戏 游戏规则如下： 游戏设置：使用3x4的网格，包含3对字母（A,B,C,D,E,F）。 随机洗牌：初始字母对被打乱顺序，生成随机布局。 游戏流程：…...
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今天让我们完结高级OpenGL的部分： Instancing 很多时候，在场景中包含有大量实例的时候，光是调用GPU的绘制函数这个过程都会带来非常大的开销，因此我们需要想办法在每一次调用GPU的绘制函数时尽可能多地绘制，这个过程就…...
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在科技的世界里，“开源软件”和“自由软件”这两个词几乎无人不知。很多人或许都听说过，它们的代码是公开的，可以供所有人查看、修改和使用。然而，若要细究它们之间的区别，恐怕不少朋友会觉得云里雾里。今天࿰…...
关于使用HAL_ADC_Start函数时为什么要放在while里的解释
HAL_ADC_Start() 是一个用于启动 ADC（模数转换器）转换的函数，那为什么有时候我们会看到它被放在 while 循环里呢？其实取决于你使用的是哪种ADC采样方式，我们来细说👇： 🧠 一、先搞清…...
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Hyperlane 框架路由功能详解：静态与动态路由全掌握
Hyperlane 框架路由功能详解：静态与动态路由全掌握 Hyperlane 框架提供了强大而灵活的路由功能，支持静态路由和动态路由两种模式，让开发者能够轻松构建各种复杂的 Web 应用。本文将详细介绍这两种路由的使用方法。 静态路由：简单…...
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Linux : 页表
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📝前言： 这篇文章我们来讲讲STL中list的模拟实现： 🎬个人简介：努力学习ing 📋个人专栏：C学习笔记 🎀CSDN主页 愚润求学 🌄其他专栏：C语言入门基础，…...
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人脸专注度检测系统 项目介绍 本项目是基于Flask、MobileNetV2、Mediapipe的人脸专注度检测系统。 项目采用tensorflow.keras库内置的MobileNetV2预训练模型，对自主采集的少量人脸图片数据迁移训练而得到最终的人脸专注度检测模型。 项目采用前后端分离的技术框架…...
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分析题意可以了解到本题要求在一串字符串中找到所有组合起来排序递增的字符串。我们可以默认所有字符在字符串中的上升序列是1，从第一个字符开始找，如果后面的字符大于前面的字符就说明这是一个上序列那么后面字符所在的数组加一，如果连接不上…...
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Redis 渐进式 Rehash 的完成判断机制 在 Redis 的字典（dict）结构扩容或缩容时，会使用 渐进式 Rehash 来避免一次性迁移所有键值对导致的阻塞。以下是判断旧哈希表（ht[0]）是否全部迁移完毕的核心逻辑： 1. 渐进式 Rehash 的核心流程 Redis 的字典结构包含两个哈希表： t…...
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