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  • 查询包含关系的SQL

    千次阅读 2017-10-20 17:44:58
    1、模糊查询 SELECT * FROM ct_tool_platform t WHERE t.platform LIKE('%windows%') 2、mysql自带模糊查询 SELECT * FROM ct_tool_platform WHERE locate("Windows",platform) ...find_in_
    1、模糊查询
    SELECT
    *
    FROM
    ct_tool_platform t
    WHERE
    t.platform LIKE('%windows%')


    2、mysql自带模糊查询
    SELECT
    *
    FROM
    ct_tool_platform
    WHERE
    locate("Windows",platform)
    3、只适用于字段间用逗号分隔
    find_in_set('aa@email.com', emails);
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  • 然后根据爬取的数据,把对应的关系读取到写入到neo4j 通过Django制作了网站,可以对neo4j进行对应的查询,底层通过neo4j的语句查询 查询到对应的数据后,前端使用echarts进行一个关系图谱的展示 并且完胜了...

    简介

    这个系统主要是用于梳理化学系统关系的关系图谱

    首先系统是去网上抓取了化学商品与材料之间的关系,目前抓取爬虫已经没有了,但是数据还在

    然后根据爬取的数据,把对应的关系读取到写入到neo4j中

    通过Django制作了网站,可以对neo4j进行对应的查询,底层通过neo4j的语句查询

    查询到对应的数据后,前端使用echarts进行一个关系图谱的展示

    并且完胜了neo4j对应数据库的清空与写入

    还包含了一套用户系统,很完整。

    运行截图

    总结

    系统完成度比较高,可以顺利执行,完成关系图谱的查询

    理论上说,本系统可以作为学习使用,化学关系图谱可以改编成任何其他图谱

    展开全文
  • 全世界只有3.14 % 的人关注了数据与算法之美前段时间,我带侄子上了一堂化学课,回来之后,他一直意犹未尽找我的聊化学的事,期间他也问了身为数学专业的我一个交叉问题:叔,...

    全世界只有3.14 % 的人关注了

    数据与算法之美


    640?wx_fmt=png前段时间,我带侄子上了一堂化学课,回来之后,他一直意犹未尽找我的聊化学的事,期间他也问了身为数学专业的我一个交叉问题:


    叔,数学化学有啥关系?


    那堂超有趣的实验课  

    640?wx_fmt=jpeg


    640?wx_fmt=png作为一个资深的数学界十八线网红,这种问题我可是回答过很多次。

    首先,化学经常研究的是物质的结构及其相互之间的化合和分解,用「仪器观察、实验证实、实物核查」的方式记录证实这些客观物质规律。


    数学在其中就充当「工具」的作用,因为数学是所有东西数量和形式方面的概括,它能客观反应世界的变化规律。


    640?wx_fmt=png这要怎么说,让我们回顾一下一道 N 年前的化学高考题:


    640?wx_fmt=png


    640?wx_fmt=png这道题的第四问,研究化学分子的结构模型,基本上是一个数学问题。用数学的方式表达C60和C70的之间的结构关系。


    问:为什么C60和C70中会有五边形和六边形?



    640?wx_fmt=png答:因为他们长得像足球。



    640?wx_fmt=png


    问:这道题怎么做?


    首先,因为顶点数为70(C70中70的意思为顶点数),而每个顶点都连接着三条棱,又因为每条棱与两个顶点相连接,棱数将被重复计算一次,必须再除以2,所以可以算棱数:


    640?wx_fmt=png


    然后,从面与棱的关系来考虑C70的棱数。设 x 个五边形面,y 个六边形面。又因为一个五边形有5条边(棱),一个六边形有6条边(棱),并且一条棱被两个面(五边形与六边形,或两个六边形)共用,所以可得未知数 x 和 y 关于棱数表达式:


    640?wx_fmt=png


    两个未知数,需要两个方程,又因为题目中说C70与C60一样,顶点数、面数和棱(边)数遵循欧拉定理。这里的欧拉定理就是指由欧拉发现的诸多以欧拉命名的公式或定理中的一个,即”简单多面体的欧拉示性数等于2“,用公式表示就是:


    640?wx_fmt=png


    其中V表示顶点数(来自英文Vertical,顶点的意思);E表示棱数(来自英文Edge,边界、边缘或棱的意思);F表示面数(来自英文Face,表面、脸面的意思)。因此可得:


    640?wx_fmt=png


    化简得

    640?wx_fmt=png


    (上式说明了共有37个面)解方程组:


    640?wx_fmt=png



    640?wx_fmt=png


    640?wx_fmt=png答:即C70有12个五边形和25个六边形。


    640?wx_fmt=png回答完的这个化学问题,真的感觉数学很强大啊!


    而后我开始思考,侄子他为什么要问我这个问题?


    难道是因为课堂气氛轻松,实验视觉效果震撼,而且可以通过摸、闻、听来感受化学,并且上课时,老师还鼓励小朋友与家长一起动手做实验,加强孩子和爸妈的互动?


    我觉得可能是,在孩子 3~12 岁这个充满天马行空的想象力创造力的年纪,这也许已经激起了他们对「未知世界的探索欲」以及「科学常识的求知欲」。


    课堂中介绍氮气  

    640?wx_fmt=jpeg


    他们这个年纪想象力丰富、思维发散、跳跃,他们相信自己“看到的”、脑袋里想象的。趁这个年龄感受一下科学的趣味性,看到一个包含科学的世界。


    所以,在卢sir亲身体验完后这堂课后,觉得应该要把这个科学实验课堂推荐给你们的孩子,让他们感受不一样的化学,不一样的科学。


    课堂实验  

    640?wx_fmt=jpeg


    640?wx_fmt=png下面赶快来看一下,到底卢sir会推荐给你们一款怎样的实验课程吧。



        实验课堂介绍    


    640?wx_fmt=png《冰火奇遇记》这个课堂一共分为3个部分,分别是「冰火介绍、冰火奇遇、科学小实验」。而这堂科学课堂到底是怎么样的?又能学到什么?请看图:


    640?wx_fmt=png


    在整个课堂中,主要是让孩子在最轻松自由的环境中学习,共同探讨科学的奥妙,用最直观有趣的方式学习枯燥的科学原理,用最生动活泼的科学实验提升小朋友的观察探索能力 。


    640?wx_fmt=jpeg总的来说,就是好玩、有趣、学科学。



    PART 1  冰火介绍:可以触摸的奇幻科学秀


    氮气,空气中占比最多的气体,在这一环节中,我们通过不一样的方式感受他们的存在。

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    孩子们尽情享受液氮气体的美容澡!


    “火焰掌”,重头戏登场,独门秘技!能在手上燃烧的火!

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    课堂科学实验:火焰掌



    PART 2 冰火相遇


    这个环节中,冰火将相遇,在这一场中冰火的激烈碰撞,全场大爆炸,让我们一起感受不一样的冬天!

    640?wx_fmt=jpeg


    全场烟雾弥漫,突变仙宫…

    640?wx_fmt=jpeg



    PART 3 动手实验‘玩’科学


    在这个环节,我们把那些生硬的科学名词变成一个个有趣又好玩的“游戏”。比如:


    - 把「吸水膨胀」变成「人工造雪」

    - 把「分子扩散」变成了「牛奶开花,水上作画」

    - 把「化学反应」变成「火山爆发」


    人工造雪

    640?


    广州冬天不下雪,怎么自己进行“造雪”?


    这个实验很容易就把孩子开心坏了,而且实验中用到的材料是一种面粉和果酱增稠剂,它吸水后变成一种白色蓬松的物质,看起来像真雪一样。


    牛奶开花

    640?


    在牛奶上滴上色素,在色素上滴上洗涤灵,彩色就会荡漾开去,这样就可以和宝宝一起在牛奶上做一副神奇的画作。

    640?wx_fmt=jpeg


    火山爆发

    640?wx_fmt=jpeg

    酸碱中和产生气体,造成火山喷发现象。


    640?wx_fmt=png平时在周末,假期,爸妈都有一个难题带孩子去哪玩?逛商场,太累人!游乐园,人太多!博物馆,看不懂!


    而卢sir推荐的这一堂,专门为 3-12 岁孩子设计,集「科学性、 趣味性、普及性」于一体的一个轻学习场所,就给了你一个科学的选择。


    而且在这个相对轻松的环境,指导老师鼓励小朋友与家长一起动手做实验,也激发孩子们对「未知世界的探索欲」以及「科学常识的求知欲」,提升了孩子们的逻辑思维能力、自主探究能力、实践操作能力,更重要的是发挥了孩子们的「想象力和创造力」。



        活动详情   


    活动安全性保障


    实验中需要的材料多是家中常见物品,如「白醋、油、全脂牛奶、白糖、水等是配料,洗衣液、剃须泡沫」等,孩子本身就有所了解,不会出现误食、误用情况。


    比如实验中用到的色素,是食用色素,造雪粉,是一种用于面粉、果酱的增稠剂等。


    另外,我们还会给每位孩子都配备实验室工作服,安全防护,不怕弄脏衣服,而且增加了仪式感。



    活动详情


    适合年龄:3 ~ 12岁


    开课时间:

    2018年12月29日下午2点30分~下午4点(已报满)

    2018年12月30日下午2点30分~下午4点(已报满)

    2018年12月30日上午10点 ~上午11点30分


    集合时间:开课前10分钟


    活动地点:广州市越秀区西湖路18号广百新翼大厦2323(北京路步行街广百百货旁)


    招募人数:每期15个家庭(不足10个将取消,取消会提前通知并退款)


    交通方式:自驾或公共交通


    特别备注:本次活动仅限「广州」



    卢sir粉丝大优惠


    这堂科学课,原价158元,每个一大一小。


    卢sir推荐,首先为你们争取到了 10 元粉丝优惠券


    另外,团购活动,一次购买两份,邀请朋友孩子一起参加,每人再减10元。


    原价 158 元的科学实验课,只要 138 元可以购买到,相当于便宜了20块


    而且,我们和课程老师们对于课程内容,还进行了一步打磨,更加系统化,互动性更强,重点强化和巩固孩子们感兴趣的内容。


    趁着这次活动特惠,赶快带着你的孩子来体验这一场特别的奇幻科学实验课堂吧。


    活动费用说明


    活动费用:

    原价:158元/一大一小

    粉丝特惠:148元/一大一小

    团购优惠:276元/两大两大(相当于138元/小孩)


    费用包含:

    费用包含实验器材、DIY小实验、活动组织策划、师资、服装使用等(不含车费)


    退款说明:

    因个人原因,开课前7天以上可免费取消;

    因个人原因,开课前7天以内申请取消,将无法退款,可自行转让或延期;

    因不可抗因素,组织方取消活动,将全额退款。



       报名方式   


    点击下面的小程序即可报名640?wx_fmt=gif

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    另外,关于报名和此次活动的一切问题都可以咨询咱们的Math老师。

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    640?wx_fmt=gif 点击“阅读原文"立即购买

    展开全文
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  • 包含数百万个分子的可靠量子力学特性的精选数据集变得越来越可用。从这些数据集中获取化学知识的新型机器学习工具的开发具有革新化学发现过程的潜力。作者对这个新兴领域的最新突破发表评论,并讨论未来几年的挑战.....

    2020年8月17日发表在nature communications上的一篇关于"Machine learning for chemical discovery"评论的文章,通讯作者是卢森堡大学物理和材料科学系的Alexandre Tkatchenko教授。发现具有所需属性的化学物质是一个漫长而艰辛的过程。包含数百万个分子的可靠量子力学特性的精选数据集变得越来越可用。从这些数据集中获取化学知识的新型机器学习工具的开发具有革新化学发现过程的潜力。作者对这个新兴领域的最新突破发表评论,并讨论未来几年的挑战。

    迈向化学发现革命

    分子和材料的计算设计和发现依赖于对日益增长的化学空间的探索。新药、抗病毒药、抗生素、催化剂、电池材料,以及一般具有定制特性的化学品的发现和配制,都需要转变范式,在广阔的化学空间中进行未知的大片搜索 从量子力学(QM)的基本视角来看,这种范式的转变源于分子特性表现出复杂的相关性,在多特性优化算法中,可以得到候选分子的整个帕累托前沿,实现 "设计自由"。以10多万个类药物小分子的数据为例,发现它们的分子电子(最高占用分子轨道-最低未占用分子轨道)间隙与它们的极化性完全不相关,这与广泛引用的化学规则相反。这意味着有可能设计出高导电性和弱相互作用的分子,或者表现出稳定的介电击穿但又具有强相互作用的分子。

    显然,化学发现不仅涉及到寻找 "特殊的分子",而且还涉及到预测反应途径和分子之间的相互作用,优化催化条件,消除不受欢迎的副作用,以及其他许多重要的自由度。鉴于这种巨大的可能性空间,用统计学的观点来进行化学设计和发现是必须的。这也是目前应用于分子和材料科学的机器学习(ML)技术兴起的主要原因。目前的情况可以与20世纪80年代和90年代用于分子和材料建模的量子化学和固态电子结构代码的持续发展所取得的巨大进步相比较。稳步发展的更精确的量子力学近似和越来越高效的电子结构代码导致了 "化学建模革命"。同样,结合量子力学和统计力学的第一原理,并以越来越多的分子大数据为基础,开发新的ML方法,可能导致 "化学发现革命"。

    化学发现和ML必将共同发展,但实现它们之间的真正协同作用需要解决许多突出的挑战。利用ML提高分子模拟的准确性和效率的潜力已经毋庸置疑。数据驱动的高通量材料发现也已被确立为自己的领域。物理启发的ML算法可以识别新的候选药物,发现非晶材料中的新相,以基本精确的量子力进行分子动力学,并对化学环境提供前所未有的统计见解。到目前为止,这些应用大多是在理想化的条件下完成的。未来的工作应该集中在使分子模拟和ML方法更紧密的嵌入,通过ML算法结合QM和统计力学,开发共价和非共价分子相互作用的通用ML近似,并开发大型化学空间的定向探索算法。显然,所有这些进展都应该在不断增长的社区策划的微观和宏观分子特性数据集上进行持续评估。

    从分子大数据到化学发现

    任何科学领域的ML模型的质量和可靠性都取决于数据的不断增加。2010-2012年ML在分子和材料建模中的首次应用依赖于包含100-1000 QM系统特性的小数据集。物理学启发的ML模型和复杂的原子论描述符的发展是至关重要的,过去的8年中,ML模型的预测能力至少提高了两个数量级,这是一个令人难以置信的科学进步。如今,先进的ML模型能够通过仅从1%到2%的数据中学习来实现大分子数据集的QM特性的预测准确性。这样的数据效率和准确性对于计算机化学发现至关重要。

    最近,重点已转移到构建和探索越来越大的化学空间。诸如QM9 ,ANI-1x 和QM7-X 之类的数据集包含多达10的7次方个分子结构的QM属性,并能够基本完全覆盖小类药分子的化学空间。这些数据已被用于许多应用,如考证构建小分子的快速评估神经网络势能,开发改进的半经验量子方法,以及对分子量子特性划分为原子和碎片贡献的新见解。

    ML在分子建模中的另一个独特应用是ML驱动的分子动力学模拟。ML力场能够结合高层次QM的准确性与经典力场的效率。例如,梯度域ML力场可以对小分子进行MD模拟,对电子和原子核进行基本精确的量子处理。对于元素固体,高斯近似势(GAP)如今被用于对数千个原子的单位单元进行MD模拟,并获得对物质的非晶态等的新认识。

    化学空间的广泛探索和单分子的长时间MD模拟都是化学发现的有利工具。ML的另一个重要应用是具有目标特性的分子的逆合成设计。最终,ML还应该能够引导基于计算的新分子和材料发现,并通过实验数据来证实这些发现。事实上,在寻找有机发光二极管、氧化还原流电池和抗生素等许多例子中,已经成功地进行了ML驱动的发现。

    ML在化学发现中最显著的方面是,对化学空间的相应的统计学观点往往能够提出新的问题并获得新的见解。对大量化学空间的整体分析可以发现具有意想不到性质的分子,为新的化学反应机制提供提示,甚至提出新的物理化学关系。这种新的发现往往是由跨学科的研究团队做出的,他们能够协同结合他们的物理定律和专家知识,化学直觉和复杂的ML算法。

    化学发现的机器学习前景

    目前ML在化学发现方面的成功应用只是触及了可能性的表面。为了实现 "化学发现革命",还有许多概念上、理论上和实践上的挑战等待解决。在这里,作者讨论一下认为目前最紧迫、最有趣的挑战。

    通用ML方法应具有准确预测分子的能量和电子性质的能力。此外,这种方法应统一描述在相同基础上的组成和构型自由度。大多数现有的机器学习方法仅描述了相关自由度和理化观测值的有限子集。该领域的进一步进步要求针对各种系统和理化特性开发通用的ML模型  。

    从原子相互作用的角度来看,当前的ML表示法已成功地描述了局部化学键合,但它们完全错过了长距离静电,极化和范德华分散相互作用。分子间相互作用理论与ML的结合是研究复杂分子系统未来发展的重要方向。

    一个新的想法是将ML与近似哈密顿量相结合,以基于密度泛函理论、分子轨道技术或多体分散方法的电子相互作用。ML方法用于预测哈密顿参数,并通过相应哈密顿量的对角化来计算量子力学可观测值。挑战在于在ML和近似哈密顿量之间实现更紧密的集成,并在预测精度和计算效率之间找到适当的平衡。

    ML预测的验证最终需要与实验可观察到的进行比较,例如反应速率、光谱、溶剂化能、熔融温度以及其他相关参数。计算这些可观察物理量需要将QM、统计模拟和快速ML预测紧密集成,所有这些都集成在一个全面的分子模拟框架中。

    解决以上挑战将需要提出创新的跨学科方法,将量子和统计力学、化学知识和复杂的ML工具紧密结合在一起,并以不断增长的数据集为基础,这些数据集涵盖了广阔的化学领域,并且领域越来越广。

    参考资料

    Tkatchenko, A. Machine learning for chemical discovery. Nat Commun 11, 4125 (2020). 

    https://doi.org/10.1038/s41467-020-17844-8

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