psp专题
Kubernetes PodSecurityPolicy：PSP能实现的5种主要安全策略
Kubernetes PodSecurityPolicy：PSP能实现的5种主要安全策略 1. 特权模式限制2. 宿主机资源隔离3. 用户和组管理4. 权限提升控制5. SELinux配置 💖The Begin💖点点关注，收藏不迷路💖 Kubernetes的PodSecurityPolicy（PSP）是一个关键的安全特性，它在Pod创建之前实施安全策略，确保P
PPSSPPSDL for Mac v1.17.1 PSP游戏模拟器(附500款游戏) 激活版
PPSSPPSDL for Mac是一款模拟器软件，它允许用户在Mac上运行PSP（PlayStation Portable）游戏。通过这款模拟器，用户可以体验到高清甚至更高的分辨率的游戏画面，同时还能够升级纹理以提升清晰度，并启用后处理着色器来调整颜色和亮度等效果。 PPSSPPSDL for Mac v1.17.1中文激活版下载 这款模拟器支持多种自定义设置，包括屏幕触摸控制、外部控制
PSP - 配置 AlphaFold2 的高效 Tensorflow 运行环境
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/130560538 AlphaFold2 是由 DeepMind 开发，可以根据蛋白质的氨基酸序列预测其三维结构，准确度经常可以与实验相媲美。DeepMind 和 EMBL 的欧洲生物信息学研
PSP学习笔记2 V model
在软件测试方面， V模型（V model）是最广为人知的模型。我们可以用如下图描述它： V model 最迷人的地方来源于他的对称的外形。我们可以看到在相同高度的两个阶段存在着对应关系。这在应用于测试方面有它的好处：通过V model 我们可以把执行测试与测试设计分离。例如，对应上图，在需求分析过后，我们就可以着手准备相应的验收测试的设计；在概要设计结束后，我们就可以准备系统测
从PSP到TSP再到CMM
从PSP到TSP再到CMM 前言 本文将围绕过程管理的各个环节，以循序渐进的方式，更具体更深入地讲述和分析软件开发的过程改进问题。它将从如何控制、管理和改进个人工作方式的问题开始，到如何创建高效且具有自我管理能力的工程小组，工程人员如何才能成为合格的项目组成员，以及管理人员如何对群组提供指导和支持，一直讲到如何在全公司范围内定义和推行合适的符合CMM标准的过程规范，并达到不断改进的良性循环
PSP - 蛋白质结构预测 OpenFold Multimer 模型训练参数与配置
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132575709 OpenFold Multimer 是用于预测蛋白质多聚体结构的计算方法。基于OpenFold 的单体预测框架，利用深度学习技术，结合序列、进化和互作信息，来推断蛋白质之间的相互作用界面和空间
PSP - 结构生物学中的机器学习 (NIPS MLSB Workshop 2023.12)
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/135120094 Machine Learning in Structural Biology (机器学习在结构生物学中) 网址：https://www.mlsb.io/ Workshop at the
PSP《啪嗒砰2》已知17种烧饼优缺特点详细解析
（文章摘自电玩巴士）在PATAPON1中一共有八种属性各异的可爱烧饼可供我们选择，而到了PATAPON2中将烧饼的种类提升到十七种!在增加了大量新品种烧饼之外，原有的烧饼能力也有所改变调整。并且每种烧饼都有十段的进化的空间，只要出得起数量巨大的素材，就能得到强大的完全形态的烧饼。 各位PATAPON的新老粉丝们，接下来让我们了解下烧饼的各种能力值在战斗中的作用。 各个
PSP - 替换 MSA (多序列比对) 文件的 Target 序列
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/131898038 在 MSA 文件中，通过处理 Target 序列，影响 MSA 的搜索结果与比对结果，但是在预测的过程中，需要替换为最初的 Target 序列，同时，保持序列长度一致。
PSP - 结构生物学中的机器学习 (NIPS MLSB Workshop 2023.12)
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/135120094 Machine Learning in Structural Biology (机器学习在结构生物学中) 网址：https://www.mlsb.io/ Workshop at the
PSP - 结构生物学中的机器学习 (NIPS MLSB Workshop 2023.12)
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/135120094 Machine Learning in Structural Biology (机器学习在结构生物学中) 网址：https://www.mlsb.io/ Workshop at the
PSP - 蛋白质与蛋白质的扩散对接 DiffDock-PP 算法
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/135115528 DiffDock-PP is a new approach to rigid-body protein-protein docking that is based on a diffusi
PSP无线网配置不能使用共享式密码
之前在配置PSP无线网络时，总是不成功。搜索无线网是成功的，能成功读取SSID，但是在认证时就过不去了，总是提示认证失败。 昨天在再次尝试时，改动了AP设置，将密码类型由原来的共享式WEP加密改为开放式WEP加密，这下一次就通了！这下小P终于能上网了，图片之类的都显示正常。 当然，改了之后笔记本上的无线网配置也得把密码类型改为开放式WEP加密，要不笔记本就上不了网了。 PSP估计是因为硬件的局
PSP - 解决 ESMFold 推理长序列蛋白质结构的显存溢出问题
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/134709211 使用 ESMFold 推理长序列 (Seq. Len. > 1500) 时，导致显存不足，需要设置 chunk_size 参数，实现长序列蛋白质的结构预测，避免显存溢出。 ESMFold：
PPSSPP （PSP游戏模拟器）最新版安装使用教程
PPSSPP优势 1、目前唯一的也是最好的psp模拟器 可运行绝大多数psp游戏且运行高速，即使是低配手机也能游玩经典大作。 2、支持自定义调节虚拟手柄和实体手柄连接 ppsspp模拟器支持使用虚拟手柄或者连接实体手柄游玩，同时还可以自定义调节按键选项。 3、多种画面调节设置 在设置中不仅能够调节模拟器画面的分辨率，还能调节游戏输出的分辨率以及画质，另外还支持金手指功能。 既然如此，
PSP - 蛋白质复合物结构预测 模版配对(Template Pair) 逻辑的特征分析
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/134328447 在 蛋白质复合物结构预测 的过程中，模版 (Template) 起到重要作用，提供预测结果的关于三维结构的先验信息，在多链的情况，需要进行模版配对，即 Template Pair，核心函数是 t
PSP - HHblits 算法搜索 BFD 与 UniRef30 的结果分析 (bfd_uniref_hits.a3m)
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132047940 MMseqs2 与 HHblits 的算法比较： 蛋白质序列搜索算法 MMseqs2 与 HHblits 的搜索结果差异HHblits 算法搜索 BFD 与 UniRef30 的结果分析
PSP - 基于扩散生成模型预测蛋白质结构 EigenFold 算法与环境配置
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132357976 Paper: EigenFold: Generative Protein Structure Prediction with Diffusion Models EigenFold 是用于蛋
PSP - 蛋白质结构预测 AlphaFold2 的结构模版 (Template) 搜索与特征逻辑
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132427617 结构模版 (Template) 是一种已知的蛋白质结构，可以作为 AlphaFold2 蛋白质结构预测的参考，AlphaFold2 可以从多个数据库中搜索和选择最合适的模板，也可以使用自定义的
PSP - 蛋白质-核酸复合物结构预测 RoseTTAFoldNA 算法框架 (Protein-RNA、Protein-DNA、RNA)
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/134208615 Paper: Accurate prediction of nucleic acid and protein-nucleic acid complexes using RoseTTAFoldNA
PSP - 蛋白质复合物 AlphaFold2 Multimer MSA Pairing 逻辑与优化
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/134144591 在蛋白质复合物结构预测中，当序列 (Sequence) 是异源多链时，无论是AB，还是AABB，都需要 MSA 配对，即 MSA Pairing。在 MSA 的搜索过程中，按照单链维度进行搜索
PSP - DockQ Zero number of equivalent atoms in native and model ligand (BugFix)
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/129277522 ESMFold输出的PDB文件，不支持DockQ。 DockQ Bug: AssertionError: Zero number of equivalent atoms
Dense-PSP-UNet: A neural network for fast inference liver ultrasoundsegmentation
Dense-PSP-UNet:一种快速推理肝脏超声分割的神经网络 摘要：肝脏超声(US)或超声检查因其实时输出、低成本、易于使用、便携性和非侵入性而被广泛使用。实时肝脏超声分割对于诊断和分析肝脏疾病(如肝细胞癌)，协助外科医生/放射科医生进行治疗程序至关重要。在本文中，我们提出了一种在调整后的神经网络骨干网中使用改进的金字塔场景解析(PSP)模块来实现实时分割而不影响分割精度的方法。考虑到美国数
Cortex-M系列，MSP和PSP区别
Cortex-M系列的MSP (Master Stack Pointer)与PSP (Process Stack Pointer)有一些重要的区别： MSP（主堆栈指针）通常用于操作系统和异常事件（中断或其他fault）。在复位后，Cortex-M默认进入线程模式、特权级、使用MSP堆栈³。裸机操作时，使用的就是MSP指针。 PSP（进程堆栈指针）通常用于用户程序（线程）。在OS初始化时，对
PSP - AlphaFold2 的 2.3.2 版本源码解析 (1)
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/130323566 时间：2023.4.22 官网：https://github.com/deepmind/alphafold AlphaFold2是一种基于深度学习的方法，根据氨基酸序列预测