思考编写-编译-运行。java文件编译后生成class文件，jvm是如何加载class文件？1准备工作获取class文件byte[]publicstaticbyte[]getFileBytes(Filefile){try(FileInputStreamfileInputStream=newFileInputStream(file)){intavailable=fileInputStream.available();byte[]data=newbyte[available];fileInputStream.read(data,0,available-1);returndata;}catch(Ex

  最近又将Colmap论文翻出来仔细阅读总结了一下，于是顺便写个博客记录一下。Structure-from-MotionRevisited是当前SOTA的增量式SfM算法Colmap的论文，发表于2016年计算机视觉顶会CVPR。它是增量式SfM里程碑式的作品。论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/Schonberger_Structure-From-Motion_Revisited_CVPR_2016_paper.pdf论文代码：http://colmap.github.io/    1增量式SfM流程  如

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　　记录一下，论文建模对话结构和时序动态来联合预测谣言立场和真实性及其代码复现。1引言　　之前的研究发现，公众对谣言消息的立场是识别流行的谣言的关键信号，这也能表明它们的真实性。因此，对谣言的立场分类被视为谣言真实性预测的重要前置步骤，特别是在推特对话的背景下。1.1建模推特对话结构　　一些先进的谣言立场分类方法试图模拟Twitter对话的序列属性或时序属性。在本文中，我们提出了一个基于结构属性的新视角：通过聚合相邻推文的信息来学习推文表示。　　直观地看，一条推文在对话束中的邻居比更远的邻居更有信息，因为它们的对话关系更接近，它们的立场表达有助于中心推文的立场进行分类。例如，在图1中，推文“1

　　记录一下，论文建模对话结构和时序动态来联合预测谣言立场和真实性及其代码复现。1引言　　之前的研究发现，公众对谣言消息的立场是识别流行的谣言的关键信号，这也能表明它们的真实性。因此，对谣言的立场分类被视为谣言真实性预测的重要前置步骤，特别是在推特对话的背景下。1.1建模推特对话结构　　一些先进的谣言立场分类方法试图模拟Twitter对话的序列属性或时序属性。在本文中，我们提出了一个基于结构属性的新视角：通过聚合相邻推文的信息来学习推文表示。　　直观地看，一条推文在对话束中的邻居比更远的邻居更有信息，因为它们的对话关系更接近，它们的立场表达有助于中心推文的立场进行分类。例如，在图1中，推文“1

有一个多模块项目重新复制之后，用idea打开，用clean清除target文件之后，再次运行会出现无法加载主类的问题，解决办法，projectstructure中module  清除该模块之后再次导入，问题解决。

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论文翻译，用于个人学习和记录，英文和专业水平不足，很多地方翻译不出来或者翻译错了，如果有人看到了，希望不吝赐教源文件是从该网址下载的https://dl.acm.org或者链接：https://pan.baidu.com/s/1j2NjTulfHLVu5dvdWKYomA?pwd=p4ka提取码：p4ka如果要看我的翻译的话，建议和英文原版一起看，避免无法理解我的拙劣翻译原文的引用标注了但是没有给出，建议下载英文原版查看有些语句和单词能力不足，或无法理解其在软件工程上存在的特殊意义可能会不翻译或者翻译错误，还是建议和英文原版一起看！（最好就直接啃英文不用看我这个了）TheModularStru

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翻译文章：Learningtheproteinlanguage:Evolution,structure,andfunction*注：加粗地方为个人研究所需，翻译提供阅读指导帮助，具体细节请查看原文BeplerT,BergerB.Learningtheproteinlanguage:Evolution,structure,andfunction[J].Cellsystems,2021,12(6):654-669.e3.InbriefBepler和Berger讨论了蛋白质语言建模及其在下游蛋白质性质预测问题上的应用的最新进展。他们考虑如何利用先前的生物知识来丰富这些模型，并引入一种方法，将蛋白质结