IPDiff 是一个基于蛋白质-配体相互作用先验引导的扩散模型，首次把配体-靶标蛋白相互作用引入到扩散模型的扩散和采样过程中，用于蛋白质（口袋）特异性的三维分子生成。来源于文章 《Protein-Ligand Interaction Prior for Binding-aware 3D Molecule Diffusion Models》。文章链接： https://openreview.net/forum?id=qH9nrMNTIW 。 针对原GitHub中代码的问题与报错，本文档对原代码进行了修改，包含了完整的 IPDiff 项目，包含测试体系、可运行（修正报错）、可训练的源代码，并标注了每一个代码修改的位置。 此代码包含了完整的 IPDiff 的使用方法，可以针对某个某个蛋白体系的特定口袋生成结合力强的分子，可以直接用于项目中，或者进行微调再训练。

内容概要：本文为2025北森测评题库（无答案版），涵盖言语理解推理题、资料分析题和图形推理题三大板块。言语理解推理题涉及高新科技成果转化、传统节日的历史、逻辑推理等；资料分析题通过图表和数据，考察对各类经济、销售、人口等数据的理解与分析能力；图形推理题则通过一系列图形，测试考生的图形识别和规律推理能力。这些题目旨在全面评估考生的逻辑思维、数据分析和图形理解能力。 适用人群：适用于准备参加北森测评的求职者或相关人员，特别是那些希望提升自己在逻辑推理、数据分析和图形理解方面能力的考生。 使用场景及目标：①帮助求职者熟悉北森测评的题型和难度，提高应试技巧；②通过练习题库中的题目，增强考生在言语理解、资料分析和图形推理方面的能力；③为人力资源从业者提供一份参考题库，用于评估候选人的综合素质。 其他说明：本文档未提供答案，考生需自行分析解答。题库中的题目类型多样，涵盖了多个领域和知识点，具有较强的实用性和针对性，适合在备考或日常练习中使用。题目不仅考察考生的基础知识，还注重考察其实际问题解决能力和创新思维。

2024年的大语言模型能力测评报告详细描述了自2017年以来，全球大语言模型市场的发展历程，从诞生阶段、探索阶段到爆发阶段，以及市场的主要发展动态和关键技术创新。报告指出，2017-2018年为大模型的诞生阶段，以Transformer为代表的神经网络架构开始崭露头角；2019-2021年为探索阶段，基于人类反馈的强化学习、代码预训练、指令微调等技术开始涌现；2022-2023年大模型进入爆发阶段，大数据、大算力和大算法的结合，使得大模型具备了多模态神经网络架构，从而提升了技术性能。报告还列举了在不同时间点主要科技公司推出的一系列重要语言模型，包括ERNIE、ChatGPT、BERT、GPT系列等。 报告重点分析了2023年中央及地方政府出台的政策措施，这些政策旨在鼓励和规范AI大模型产业的发展，强化行业安全和创新能力。例如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确了人工智能“提供者”的法定责任，而上海市和北京市的相关措施则分别推动了大模型创新和应用的发展，建立了世界级的人工智能产业集群。 2023年下半年，中国市场上的“百模大战”也成为了报告关注的焦点。在这一时期内，多家科技公司发布了各自的开源大模型，例如360的智脑大模型4.0、阿里云的Qwen-7B、百度川的Baichuan-7B等，这些模型在性能和应用场景上均有所突破。 报告还提到了一些具体的行业应用案例和未来发展趋势，如人工智能在人形机器人方面的应用，以及利用大数据和人工智能基础设施建设来满足大模型应用的需求。报告提到了一系列长远的指导方针和计划，如《“数据要素x”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》，旨在进一步支持大模型开发和应用。 通过对这些关键信息的汇总和分析，报告为理解当前大语言模型技术的发展态势提供了全面的视角，同时，它也强调了在未来几年内，随着政策的引导和科技的创新，大语言模型将在多个领域发挥重要的作用。

该项目是一个使用Java开发的分布式架构在线测评平台，其核心特点是基于SpringCloud框架，结合Vue.js进行前后端分离设计。这个平台旨在提供一个高效、稳定且易于扩展的在线编程测评环境，可能广泛应用于教育、竞赛或者企业招聘场景。下面将详细阐述相关知识点。 1. **SpringCloud**： SpringCloud是Spring官方提供的一个微服务开发框架，它能够帮助开发者快速构建分布式系统中的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态等核心功能。在本项目中，SpringCloud扮演着服务治理的角色，使得各个子服务能够相互通信和协同工作。 2. **Vue.js**： Vue.js是一个轻量级的前端JavaScript框架，以数据驱动和组件化为设计核心。Vue.js使得构建用户界面变得简单和高效。在这个在线测评平台中，Vue.js负责处理前端视图的渲染和交互，提供友好的用户体验。 3. **前后端分离**： 前后端分离是一种常见的软件开发模式，它将应用程序分为两个独立的部分：前端负责用户交互，后端负责数据处理和业务逻辑。在这个项目中，Vue.js作为前端框架处理用户界面和交互，而Java后端则处理数据和业务逻辑，通过API进行通信。 4. **分布式架构**： 分布式架构是指将一个复杂系统拆分成多个互相协作的子系统，每个子系统运行在独立的硬件或虚拟机上。在本项目中，这种架构提供了高可用性和可扩展性，可以处理大量的并发请求，并且可以根据需求动态添加或减少服务器。 5. **数据库与SQL**： `sqlAndsettings`目录可能包含数据库脚本和设置文件，用于初始化和配置数据库。在在线测评平台中，数据库用于存储用户信息、题目、提交的代码、评分结果等数据。SQL（结构化查询语言）用于与数据库进行交互，如插入、更新、查询和删除数据。 6. **文档**： `docs`目录可能包含项目的文档资料，如设计文档、API接口说明、安装指南等，对于理解和维护项目非常有帮助。 7. **hoj-springboot**： 这个文件夹可能是SpringBoot应用的源代码，SpringBoot是Spring的一个模块，简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程，提供了自动配置、内嵌Web服务器、健康检查等功能。 8. **hoj-scrollBoard**： 这可能是一个滚动公告板组件，用于展示平台的最新消息或者通知，使用Vue.js编写。 9. **sandbox**： 沙箱（sandbox）通常用于测试代码执行环境，可能在这个在线测评平台上，沙箱是安全执行用户提交的代码的地方，以评估其正确性和性能，防止恶意代码影响系统。 10. **hoj-vue**： 这个文件夹可能是前端Vue.js应用的源代码，包括组件、路由、样式和配置等，负责整个用户界面的呈现和功能实现。 总结，这个项目展示了Java和Vue.js在现代互联网应用中的强大组合，以及SpringCloud在构建分布式系统中的实用性。通过这些技术，开发者可以构建出高效、可靠且易于扩展的在线测评平台，满足各种场景的需求。

《商用密码应用安全性评估报告模板(2023版)》是针对密码系统安全性的专业评估工具，旨在确保商业环境中密码技术的正确使用和有效保护。这份报告模板包含多个部分，其中附录A主要涉及密评活动的有效性证明记录，为确保评估过程的合规性和可靠性提供了详细指引。 A.1 密评委托证明： 这部分要求提供合同、任务书或其他委托证明文件，以证实评估活动是由合法委托方发起，并明确了评估范围、费用等关键信息。对于自行为运营者进行的密评，此部分则无需提供。 A.2 密评活动证明： 这部分要求收集与委托方的通信记录，包括电话、邮件、信息等，以及会议记录，作为评估过程实际进行的证据。这些记录应当能够证明密评人员与委托方进行了有效的沟通和协作。 A.3 密评活动质量文件： 这部分涉及到密评报告的评审过程，需要记录评审的时间和具体详情，确保评估报告的质量和准确性。评审应由具备相关专业知识的人员参与，以验证报告内容的完整性和专业性。 A.4 密评人员资格证明： 此部分强调了密评团队成员的专业资质，要求提供密评人员考试通过的时间和成绩，以证明他们具备进行密码应用安全性评估的专业能力。特别是密评报告的编制人、审核人和批准人，必须提供相关的考试成绩证明。 A.5 系统定级匹配证明： 系统定级备案证明是确保评估对象符合信息安全等级保护要求的重要环节。这部分需要提供系统等保备案的名称和时间，以及备案证明的扫描件，以证明被评估的密码应用系统已经过相应级别的安全等级保护备案。 这份2023版的商用密码应用安全性评估报告模板全面涵盖了密评活动的各个关键环节，从委托到执行，再到质量控制和人员资质，最后到系统安全等级的匹配，确保了整个评估过程的合规、专业和透明。这样的报告不仅有利于提升密码应用的安全水平，也有助于增强各方对评估结果的信任度。在实际操作中，根据模板填写并提供相关证明材料，将有助于形成一份完整且具有说服力的密评报告。

包括题目和解析，内容完整，招聘必刷

在IT行业中，数据库设计是至关重要的一个环节，尤其对于初学者来说，理解并掌握这一技能是成为优秀IT专业人员的基础。"大学生综合测评数据库设计"是一个面向初学者的课程，旨在教授如何创建和管理适用于大学生综合测评的数据库。在这个主题中，我们将探讨几个关键的知识点： 1. **数据库基础知识**：我们需要理解数据库是什么。数据库是一个有组织地存储数据的系统，它能够高效地管理和检索数据。常见的关系型数据库管理系统（RDBMS）包括MySQL、Oracle、SQL Server等。 2. **ER模型（实体-关系模型）**：在设计数据库时，我们通常会先用ER模型来描述数据和它们之间的关系。实体代表现实世界中的对象，如学生、课程、成绩；关系则表示实体间的联系，如学生选课、教师授课。 3. **表的设计**：基于ER模型，我们可以创建数据库的表结构。例如，在“大学生综合测评”中，可能包含学生表、课程表、成绩表等。每个表都有特定的字段，如学生表可能有学号、姓名、性别等字段。 4. **主键与外键**：主键是表中唯一标识记录的字段，比如学生的学号；外键则是连接不同表的字段，如在成绩表中，学号和课程编号可以作为外键，分别关联学生表和课程表。 5. **数据库范式**：设计数据库时，我们需要遵循不同的范式（如第一范式、第二范式、第三范式等），以减少数据冗余和提高数据一致性。 6. **SQL语言**：掌握SQL（Structured Query Language）是操作数据库的基础。通过SQL，我们可以插入、更新、删除数据，查询和分析信息。 7. **索引优化**：为了提高查询性能，我们需要合理创建索引。索引可以加快数据查找速度，但也会占用额外的存储空间。 8. **安全性与备份**：数据库设计还包括权限管理、数据加密以及定期备份，以确保数据的安全性和可恢复性。 9. **数据库性能调优**：在实际应用中，我们需要监控数据库性能，并进行适当的调整，如优化查询语句、合理分配资源等。 10. **数据库扩展性**：随着数据量的增长，数据库设计应考虑扩展性，支持未来的业务需求。 以上就是"大学生综合测评数据库设计"所涵盖的一些核心知识点。通过学习这个主题，初学者不仅可以理解数据库的基本原理，还能掌握实际操作技能，为未来的工作或进一步学习打下坚实基础。在提供的压缩包文件"数据库设计"中，可能包含了相关的课件、案例分析等资料，可以帮助深入理解和实践这些概念。

【标题解析】 "大学生心理健康测评管理系统微信小程序"是一个针对大学生群体进行心理健康的评估和管理的应用程序，它基于微信小程序平台开发。这个系统利用现代信息技术，旨在为大学生提供方便快捷的心理健康服务，帮助他们了解自身心理状态，及时发现并解决心理问题。 【描述解析】 描述中的"大学生心理健康测评管理系统微信小程序.zip"表明这是一个已经打包成zip格式的项目文件，其中包含了完整的源代码、配置文件以及可能的资源文件。这个小程序项目可能是某位开发者或团队的毕业设计作品，采用了Java SpringBoot和SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架进行后端开发，结合微信小程序进行前端呈现。 【标签解析】 1. **毕业设计**：这表明这个项目是一个教育背景下的实践项目，可能用于展示开发者在学习过程中的技能和理解，或者是高校学生的毕业要求。 2. **Java SpringBoot**：SpringBoot是Spring框架的一个简化版，用于快速开发简洁、独立的Java应用。它集成了许多默认配置，使得开发过程更为高效。 3. **SSM**：SSM是Java Web开发中常用的一种技术栈，包括Spring、SpringMVC和MyBatis，分别负责依赖注入、Web层处理和数据访问，提供了强大的后端开发能力。 4. **微信小程序**：这是一种轻量级的应用开发平台，用户无需下载安装即可使用，适用于开发移动设备上的应用程序，特别适合需要快速触达用户的场景。 【可能包含的知识点】 1. **微信小程序开发**：包括小程序的基本结构、页面生命周期、组件使用、API调用、网络请求、数据管理等。 2. **SpringBoot框架**：深入理解SpringBoot的核心特性，如自动配置、内嵌式Web服务器、起步依赖等，以及如何创建RESTful API。 3. **SSM框架集成**：Spring如何管理Bean，SpringMVC的控制器和视图解析，MyBatis的映射器和SQL执行，以及它们之间的协同工作。 4. **数据库设计与操作**：可能涉及到MySQL或其他关系型数据库的表设计、SQL查询优化、事务管理等。 5. **安全性考虑**：如用户认证、授权、防止SQL注入和XSS攻击等。 6. **前后端交互**：JSON格式的数据交换，AJAX或Promise的使用，以及微信小程序的wx.request方法。 7. **用户体验优化**：小程序的界面设计原则，加载速度提升，交互逻辑设计等。 8. **测试与部署**：单元测试、集成测试，以及如何将小程序发布到微信开发者平台。 这个项目的开发涉及了多种技术，对于开发者来说，不仅需要掌握编程语言和框架，还需要具备良好的项目管理和团队协作能力，以及对用户需求的深刻理解。通过这样的项目，开发者可以提升实际开发经验，同时也能深入理解整个软件开发生命周期。

PDF已分类 可直接搜索！！！PDF已分类 可直接搜索！！！ 现在越来越多的外资企业（包括若干投行、商业银行、industry的MT program等）已经把 笔试（online test或者现场笔试）纳入应聘程序，其中很多公司的test用题源于一家名为 SHL的机构。偶曾经参加过一些投行（UBS,ML, HSBC IB)，HSBC BDP program, 渣打等笔试 ，积累了一定的经验（感觉总体来说投行online test难度相对较高，其他稍低），借此机 会和大家分享一下，希望从来没有接触过这种类型test的同学能对此有个感性认识，也希 望参加过该类test的同学能获得有用的信息，结合自己的特点加以改进。 SHL类型test的一般分两部分，numerical test和verbal test。

《KPMG网测-SHL测评-数字题答案及详解》 KPMG，全球知名的四大会计事务所之一，其招聘过程中常常采用SHL（Shl psychometric tests）测评工具来评估候选人的能力，尤其是逻辑推理和数字处理能力。SHL测评通常包括数量测试、逻辑推理测试和语言理解测试等部分，其中数字题是考察候选人快速理解和分析数字序列的能力，对于进入会计、金融等领域的求职者尤为重要。 SHL的数字题通常由一系列数字组成，考生需要识别出数字之间的关系，如加减乘除、乘方、序列规律等，并根据规律预测下一个或几个数字。这类题目往往时间紧迫，要求考生具备快速思考和精确计算的能力。 在解答SHL的数字题时，以下几个关键步骤可以帮助你提高答题效率： 1. **观察序列**: 仔细观察数字序列，寻找可能的规律。这可能涉及到数字的增减趋势、倍数关系、周期性变化、整除关系等。 2. **尝试简单操作**: 如果不能立即看出规律，尝试进行简单的数学运算，如加减乘除、取模等，看是否能找出联系。 3. **考虑函数关系**: 数列可能基于某种函数关系，例如线性、二次、指数、对数等。理解这些基本函数可以帮助识别序列模式。 4. **注意单位和进位**: 有时题目会涉及单位转换或进位制，比如从十进制到二进制的转换，或者不同单位之间的换算。 5. **考虑复合规则**: 如果以上方法都无法解决问题，可能需要考虑数字序列是由多个规则复合而成的，需要分别找出每个部分的规律。 6. **练习与技巧**: 通过大量练习来提升速度和准确性，掌握一些解题技巧，如排除法、试错法等，可以帮助在实际考试中节省时间。 在KPMG的网测中，数字题的答案详解对于复习和提高至关重要。通过分析解答过程，你可以了解正确思路，找出自己的薄弱环节，并有针对性地进行训练。文件"dffa537fc21c477da841d56f2f6932f1"很可能是详细解答的一部分，包含了具体的解题步骤和解析，这对于准备KPMG SHL测评的考生来说是一份宝贵的资源。 掌握SHL数字题的解答技巧，结合充分的练习和解析，可以有效提升你在KPMG网测中的表现，为成功迈入这家顶级会计师事务所打下坚实的基础。记住，时间和准确性是SHL测评的关键，因此，平时的训练应注重提高这两方面的能力。