1. dataset保存各种数据
2. feature保存各种特征
3. model保存训练好的模型
4. output存放预测的结果
 
* pre_cross_validation 用于预处理数据集
* try_feature_extraction 提取序列的特征，比如利用psiblast提取pssm
* process_feature 处理提取的特征，比如pssm特征，通过ac, cc得到特征向量
* transform_feature 处理特征向量，比如利用svm将特征向量处理为对不同class的打分
* use_<method> 表示使用调用各种程序的代码，比如use_hhblits.py，包含了各种使用hhblits的代码
* use_re<method> 表示调用不同程序来计算similarity score的代码，比如use_rehhblitsexb.py表示，使用LinearSVM和DFG-S2C,基于HHblits来生成相似性打分

> 以上代码中ipynb格式的文件，是用于测试src中代码的，在ipynb中测试成功的，会放到src中去，因此里面包含了运行实验过程中的各种注释
> ipynb格式的代码通过microsoft 的vs code，加载python插件运行，这类文件对应的py代码，可以通过这个插件运行debug功能，目的是在出错的时候进行调试