05 facebook大語言模型(大數據處理需要用到的九種編程語言)

ction using graph transformer（使用圖Transformer進行結合AlphaFold2的蛋白質-DNA結合位點預測）

簡介：蛋白質與DNA的相互作用在生物系統中起著至關重要的作用，確定蛋白質與DNA的結合位點是對各種生物活動，如轉錄和修復，進行機理理解和設計新型藥物的第一步。現有的基于序列的方法只考慮了順序相鄰的上下文特征，這對捕捉空間信息是有限的。對此本文提出GraphSite，作者將結合位點預測問題轉化為圖節點分類任務，并采用基于Transformer的預訓練模型，通過AlphaFold2預測結構，將蛋白質結構信息、AlphaFold2中Evoformer的表征和序列進化信息考慮在內實現DNA結合殘基的識別。GraphSite大大改善了基于序列和結構的最新方法，并且在181種蛋白質的獨立測試集上得到進一步證實，在AUPR和MCC上分別超過了最先進的基于結構的方法16.4%和11.2%。

論文地址：「鏈接」

標題：耶魯 | Pipeline for retrieval of COVID-19 immune signatures（檢索COVID-19免疫特征的流程）

簡介：隨著生物醫學文獻出版速度的加快，檢索其中的特定的科學信息變得更有意義。在新冠流行的大背景下，有效地檢索病毒免疫特征，即生物標志物，可以幫助了解不同的SARS-CoV-2感染的免疫反應機制。對此，本文構建了一個系統的流程來識別和提取結構化的COVID-19免疫特征。具體而言，作者使用基于SPECTER預訓練的生物文本嵌入，配合SVM分類器來自動識別含有免疫特征的論文，并進一步對這些論文進行半自動查詢流程構建，檢索特征信息。此外，基于預訓練嵌入的流程也可確定免疫特征的類型，比如基因表達與其他類型的分析。通過這種方法，部分自動化的文獻挖掘可以幫助快速創建半結構化的知識庫，用于自動分析新出現的 健康 威脅。

論文地址：「鏈接」

資源推薦

標題：孟加拉國工程技術大學、加州大學洛杉磯分校等 | CrossSum:超越 1500 多個語言對的以英語為中心的跨語言抽象文本摘要數據集

簡介：作者提供了 CrossSum：一個包含 165 萬個跨語言文章摘要樣本、包含 45 種語言的 1500 多個語言對的大規模數據集。基于多語言 XL-Sum 數據集，并使用與語言無關的表示模型通過跨語言檢索來對齊以不同語言編寫的相同文章，作者提出了一種多階段數據采樣算法并微調多語言預訓練模型mT5。實驗結果表明在 CrossSum 上微調的模型優于摘要+翻譯基線。

論文地址：「鏈接」

資源下載：買粉絲s://github.買粉絲/csebuetnlp/CrossSum

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2020年最值得學習的5大編程語言

今天給大家盤點2020年最值得學習的五大編程語言，掌握了這些語言你不僅能順利找到一份好的工作，而且還沒有相關學歷要求。在盤點中，我們主要考慮了以下三方面，對語言進行排名，分別是：

一、要學多久

即學習、掌握這門語言所要的時間，從零基礎的小白入門，最終能做出實際的項目。

二、市場需求

市場對這門語言需求如何，薪資待遇是怎樣的。

三、整體效率

學這門語言的效率和收益如何?從編程領域的個人發展來看，這是十分關鍵的，學多久你才能做出相關項目。

當在創業公司和中小型公司工作時，你需要在很短時間內就能上手，做出可用的模型或應用。

下面我們來具體盤一盤，看看2020年最值得學習的五大編程語言有哪些。

TOP 5

Java

Java是很多人熟知的一款老牌編程語言。它是面對對象的編程語言，常用于開發許多安卓應用。這也是為什么即使到今天，還有很多人在使用Java。

許多大型公司也還在使用Java，許多交易軟件也是用Java寫的。

但如今Java的熱門程度有所下降，因為現在，人們還可以用Kotlin之類的新興語言來開發安卓應用。

因此在谷歌趨勢可以看到，近五年Java的熱門程度在下降。

除此之外還是有很多Java的工作崗位需求的，根據國外著名招聘網站indeed，在美國，Java程序員的平均年薪為103,346美元。

TOP 4

Swift

Swift是蘋果用于iOS系統的編程語言。

如果你想自己寫的應用能展現在App Store上，或者是實現每個程序員的夢想，通過自己精心編寫的應用獲得“睡”后收入，那么Swift就是不錯的選擇。

Swift是當下非常流行的編程語言，而且根據谷歌趨勢，它的熱門程度比較穩定，在近五年都比較平穩，沒有明顯下降。

同時，Swift學習起來對新手特別友好，網上有很多學習資源，除此之外它學起來也特別有意思。

對比起來，新手學習Java會讓你痛不欲生，但Swift學習來就簡單些。

根據indeed的數據，美國Swift程序員的平均年薪為115,000美元。

TOP 3

SQL

SQL既可以每個字母分開念，也可以念成Sequel。

有些人爭論說SQL不是編程語言，但其實它的全稱是structured query language 結構化查詢語言。

我強烈建議學一學SQL，不論你在工作中使用哪種語言，如果你想編寫手機應用或web應用的話，你都需要處理數據，但如果不會SQL的話，那你就束手無策了。

在刷微博和抖音時，我們會對其他人發布的內容、視頻或評論點贊，這些點贊信息和發布的內容是會被存儲起來的。當你退出賬號，重新登錄，這些內容還在。

而這些數據和信息都是通過SQL儲存的，這也是我認為SQL是非常值得一學的原因。

無論你想從事哪方面的編程和開發，特別對于web端的后端開發，或全棧開發者來說，你必須會SQL。

根據indeed的統計，美國SQL程序員的平均年薪為89,000美元。

TOP 2

JavaScript

看到這里很多人會有爭議，為什么JavaScript才排第二，而不是第一呢?

根據谷歌指數和(PYPL index)編程語言流行指數，比起最后我們要說的那門語言，JavaScript目前排名第二。

首先，用JavaScript能做些什么呢?

JavaScript是非常強大的一門語言。如果你想做web開發，編寫web應用，那么JavaScript就是你的不二選擇。

無論你想做全棧工程師、前端或后端開發，熟練掌握JavaScript是很有必要的。

JavaScript非常流行，在GitHub上常常有新的框架出來。而且有大量JavaScript相關的框架和庫，比如React、Vue.js等等。

所有的web瀏覽器都支持JavaScript。當你要編程，特別是web編程時，JavaScript是必不可少的工具。

根據indeed，JavaScript程序員的平均年薪為113,000美元。

TOP 1

Python

如今Python是炙手可熱的編程語言，根據谷歌趨勢在近五年，這是最熱門的語言，妥妥的第一名。

同時根據編程語言流行指數，Python是實錘的熱門編程語言TOP 1。

Python最牛的一點在于，萬物皆可Python。而且功能非常強大。

要問Python到底有多強大?

在國內，很多大家比較熟悉的網站都是用python開發的，比如新浪、百度、知乎、豆瓣、知乎、網易等;

國外的話，谷歌、YouTube、Facebook等企業也在廣泛使用python。

除此之外還有Dropbox、Quora、Hipmunk、Reddit、Instagram等等都是用Python開發的。

如果你想做Web開發，Python就可以。Python有許多框架和庫可以用，幫你做許多數據科學應用。

以上就是關于編程語言排名前五的全部盤點了，希望可以幫助到大家，

 

大數據處理需要用到的九種編程語言

大數據處理需要用到的九種編程語言

隨著大數據的熱潮不斷升溫，幾乎各個領域都有洪水傾瀉般的信息涌來，面對用戶成千上萬的瀏覽記錄、記錄行為數據，如果就單純的Excel來進行數據處理是遠遠不能滿足的。但如果只用一些操作軟件來分析，而不怎么如何用邏輯數據來分析的話，那也只是簡單的數據處理。

替代性很高的工作，而無法深入規劃策略的核心。

當然，基本功是最不可忽略的環節，想要成為數據科學家，對于這幾個程序你應該要有一定的認識：

R

若要列出所有程序語言，你能忘記其他的沒關系，但最不能忘的就是R。從1997年悄悄地出現，最大的優勢就是它免費，為昂貴的統計軟件像是Matlab或SAS的另一種選擇。

但是在過去幾年來，它的身價大翻轉，變成了資料科學界眼中的寶。不只是木訥的統計學家熟知它，包括WallStreet交易員、生物學家，以及硅谷開發者，他們都相當熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美國銀行以及NewYorkTimes通通都使用R，它的商業效用持續提高。

R的好處在于它簡單易上手，透過R，你可以從復雜的數據集中篩選你要的數據，從復雜的模型函數中操作數據，建立井然有序的圖表來呈現數字，這些都只需要幾行程序代碼就可以了，打個比方，它就像是好動版本的Excel。

R最棒的資產就是活躍的動態系統，R社群持續地增加新的軟件包，還有以內建豐富的功能集為特點。目前估計已有超過200萬人使用R，最近的調查顯示，R在數據科學界里，到目前為止最受歡迎的語言，占了回復者的61%（緊追在后的是39%的Python）。

它也吸引了WallStreet的注目。傳統而言，證券分析師在Excel檔從白天看到晚上，但現在R在財務建模的使用率逐漸增加，特別是可視化工具，美國銀行的副總裁NiallO’Conno說，「R讓我們俗氣的表格變得突出」。

在數據建模上，它正在往逐漸成熟的專業語言邁進，雖然R仍受限于當公司需要制造大規模的產品時，而有的人說他被其他語言篡奪地位了。

“R更有用的是在畫圖，而不是建模。”頂尖數據分析公司Metamarkets的CEO，MichaelDris買粉絲ll表示，

“你不會在Google的網頁排名核心或是Facebook的朋友們推薦算法時看到R的蹤影，工程師會在R里建立一個原型，然后再到Java或Python里寫模型語法”。

舉一個使用R很有名的例子，在2010年時，PaulButler用R來建立Facebook的世界地圖，證明了這個語言有多豐富多強大的可視化數據能力，

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