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想了解Python中的super 函数么

摘要:经常有朋友问,学 Python 面向对象时,翻阅别人代码,会发现一个 super() 函数,那这个函数的作用到底是什么? 本文分享自华为云社区《Python 中的 super 函数怎么学,怎么解?》,作者:梦想橡皮擦。 实战场景 经常有朋友问,学 Python 面向对象时,翻阅别人代码,会发现一个 super() 函数,那这个函数的作用到底是什么? super() 函数的用途如下,在子类中调用父类的方法,多用于类的继承关系。 其语法格式如下所示: super(type[, object-or-type]) 参数说明如下: type:类,可选参数 object-or-type:对象或类,一般为 self,也是可选参数。 返回值是代理对象。 可以直接查询官方帮助手册: help(super) 输出信息如下所示: Help on class super in module builtins: class super(object) | super() -> same as super(__class__, <first argument>) | super(ty...

超长序列,超快预测!深势科技联手阿里云,AI 蛋白质预测再下一城

摘要:强强联合,突破 AI 蛋白质预测模型推理性能瓶颈,支持最高 6.6k 长氨基酸序列蛋白质的预测计算,达到目前已知最优推理效果。 近日,深势科技与阿里云机器学习 PAI 团队联手,通过全新的蛋白质结构预测推理加速方案 FoldAcc,结合深势 Uni-Fold 最新模型代码和参数,将单次预测能支持的最大氨基酸序列长度提升至 6.6k,覆盖 99.992%已知的蛋白序列,同时推理速度显著提升,达到目前已知的最佳推理优化效果,将为 AI 预测蛋白质结构落地应用提供重要助力。 以新冠病毒研究重点之一——具有三聚体结构的刺突蛋白为例,其氨基酸序列典型总长度接近 4k,原版 AlphaFold 会因为超出显存限制(OOM)而无法进行预测计算,使用 Uni-Fold + FoldAcc 则能在 10 分钟左右完成 AI 推理计算。 自 2020 年 DeepMind 推出基于深度学习模型的 AlphaFold2 以来,AI 技术辅助蛋白质结构精确预测的相关研究备受关注,产学研界不断涌现创新成果。然而,在推动 AI 蛋白质结构预测规模化、产业化落地进程中,基础设施及工具完善性、AI 模型开发与部...

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