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基态-激发态电子密度差等值面绘制
基态-激发态电子密度差可以比较直观地展示体系激发后电子的流向，分析体系的电子激发属性。关于电子密度，可以参看《从密度矩阵产生自然轨道-理论篇》一文。 nstates=20) density b3lyp/def2tzvp guess=read geom=allcheck out=wfn HCHO-TD.wfn 此处加了density关键词，表示将激发态的电子密度写入 同时使用了out=wfn，可以生成激发态的波函数信息，用于后续Multiwfn分析。若只用GaussView分析，则不需要此关键词。 一、用GaussView绘制等值面 1. 再次点击New Cube，Type中依然选择Total Density，而Density Matrix中选择CI，即生成激发态电子密度的cube文件。 4. 创建基态-激发态电子密度差的cube文件。 可修改一下顺序，使第一个为激发态电子密度，第二个为基态电子密度。不改也无妨，结果相差负号而已。 5.
3.1K40发布于 2021-05-11 - 来自专栏模拟计算
第一性原理态密度计算的意义和用途-测试GO
第一性原理态密度分析的意义和用途在探索材料微观世界时，态密度（Density of States, DOS）犹如一把精密的电子扫描器，揭示电子在材料中能量分布的关键密码。 一、态密度分析的意义DOS 描述了材料中电子态在能量上的密集程度，即单位能量区间内可被电子占据的量子态数量。 二、态密度分析能获取的关键数据总体态密度（Total DOS, TDOS）：含义： 材料中所有电子态在能量上的总分布。核心信息：费米能级位置： 标志绝对零度下电子占据的最高能级。 杂质或缺陷态分析： 分析掺杂或缺陷附近的局域电子态在带隙中的分布，理解其对材料电学或光学性质的影响。 第一性原理态密度分析通过计算并解读总态密度（TDOS）、投影态密度（PDOS）、局域态密度（LDOS）等关键数据，我们能精准定位材料的费米能级、精确计算带隙、深入解析复杂化学成键、揭示磁性微观机制、识别潜在的反应活性位点
64710编辑于 2025-07-24 - 来自专栏有价值炮灰
Android 用户态启动流程分析
init init 是用户态的第一个进程，由 Linux 内核启动，进程号为1。 mknod("/dev/kmsg", S_IFCHR | 0600, makedev(1, 11)); mknod("/dev/random", S_IFCHR | 0666, makedev(1, 8) second_stage 第二阶段的 init 进程，就是我们在 Android 用户态中见到的真正程序。 除了属性服务，init 中另外一个重要的功能就是对 initrc 的处理，毕竟作为用户态的第一个进程，其肩负了启动其他进程和服务的使命。 参考链接 Android 操作系统架构 Android HAL 与 HIDL 开发笔记 Android进程间通信与逆向分析 从STM32L4看ARM裸板的启动过程
1.4K40编辑于 2023-02-12 - 来自专栏量子化学
分析激发态的跃迁类型
ππ*态和nπ*态。 根据激发前后电子密度分布的变化情况又可分为局域激发(local excitation, LE)和电荷转移(charge transfer, CT)激发，顾名思义，前者电子密度在局部范围内变化，后者电子密度的分布区域发生了显著的变化 ，对每个激发态，会给出最大的几个轨道跃迁系数，利用这些系数可以得到相应的轨道跃迁对该激发态的贡献。 之后做TD(nstates=50)激发态计算。以下我们分析S1和S2两个态。 很多时候仅用一对轨道的跃迁无法很好地描述激发态，此时可以使用自然跃迁轨道来进行分析，我们后面进行介绍。
8.2K31发布于 2021-01-28 内容复习----visium分析hotspot与空间密度图
作者，Evil Genius今天我们来画一画空间密度图吧。不同条件的基因/细胞密度分布图一目了然可以看出疾病带来的影响。 senescence_gradient'] = pd.Categorical(data.annotation)画图非常简单fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(15, 8) the density sss = sdata.obs.senescence_gradient.replace({'Hspot': 12, 'dist100': 10, 'dist200': 8, weights=sss.values, fill=True, cmap='Reds', alpha=0.5, ax=ax, bw_adjust=.75, levels=8,
33020编辑于 2025-04-08- 来自专栏EpiHub
R语言偏态分布的回归分析
偏态分布的回归分析 回归是我们经常遇到的模型，但是回归会根据Y因变量的类型，分成分类问题（Y是分类变量，如生存或死亡）与回归问题（Y是连续性变量，如身高体重）。 image.png 当然，我们遇到偏态分布时候，一般有两种处理方式。 通过将偏态数据进行log变换，转成正态分布进行回归。 直接使用 family=Gamma 指定Gamma分布。
1.7K10编辑于 2022-11-03 - 来自专栏山河已无恙
如何使用 BPF 分析 Linux 内存泄漏，Linux 性能调优之 BPF 分析内核态、用户态内存泄漏
写在前面 博文内容为 通过 BCC 工具集 memleak 进行内存泄漏分析的简单认知 包括 memleak 脚本简单认知，内核态（内核模块）、用户态（Java,Python,C）内存跟踪泄漏分析 Demo ，下面的 Demo使用的最新版本的工具，实际上如果有特殊需求，可以定制化开发，感兴趣小伙伴可以尝试，欢迎留言讨论 内核态内存泄漏分析 这里我们通过一个内核模块来模拟内存泄漏的问题，memory_leak 用户态内存泄漏分析 java 内存泄漏分析 堆外内存 使用的 JDK 版本 [developer@developer ~]$ java --show-version openjdk 17.0.13 2024 ， tracemalloc 是 Python 标准库中的内存追踪调试工具，用于监控和分析 Python 程序的内存分配行为 C 内存泄漏分析 前面我们简单分析了这个 BCC 脚本，可以看到实际上他直接对内核库的一些用户态和内核态的内存分配函数进行埋点跟踪 关于 BCC 工具 memleak 进行内存泄漏分析和小伙伴分析到这里，上面都是一些 Demo，只是为了展示工具如何使用，实际的分析要结合调用栈复杂的多。
55800编辑于 2025-06-09 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台代码实现112:登录态接口-8
先来整理下我们目前已完成的材料： 普通接口，选择加登陆态： 登陆态接口可以正常获取返回提取字段： 然后我们去后台的views.py中找到调试普通接口的那个函数Api_send 首先，这个函数内容已经非常非常庞大了 ，现在我们要考虑怎么改： 获取前端这个登陆态加不加的开关的状态 如果关那么就没事，什么都不动 如果是开的，那么就要去调用登陆态接口请求，拿到返回提取字段回来插入到url，请求头和请求体里。 先完成前三步： 我们现在去看看登陆态接口的发送函数： project_login_send 这个函数目前，接收的是登陆态接口设置弹层前端给的请求参数。 response = requests.request(login_method.upper(), url, headers=header, data=login_api_body.encode('utf-8' )) # 把返回值传递给前端页面 response.encoding = "utf-8" DB_host.objects.update_or_create
53820编辑于 2022-05-19 - 来自专栏黑光技术
【译】如何使用 eBPF 检测分析用户态程序
这篇文章较好的介绍使用 eBPF 对几种语言开发的应用程序进行可观测分析。介绍的也比较详细，对这块有兴趣的同学可以深入学习。 在简单的理论介绍之后，我们来看一些具体的例子，看看如何用跟踪分析不同的语言的应用程序。 sdsull2str 00000000000bba00 g DF .text 0000000000000871 Base raxSeek 00000000000ac8c0 让我们分析一下实际的 uprobe 程序。 在必需的 include 语句之后，有宏的定义，该宏通过偏移量处理的方式负责从堆栈中获取参数。 #define SP_OFFSET(offset) (void *)PT_REGS_SP(ctx) + offset * 8 接下来，我们声明数据结构用于封装通过 reqs map流传递的事件。
1.8K20编辑于 2022-11-29 - 来自专栏钱塘小甲子的博客
Python金融大数据分析-正态性检验
1.话题引入 我们在线性回归做假设检验，在时间序列分析做自回归检验，那么我们如何检验一个分布是否是正态分布的呢？ 首先，我们定义一个用来生成价格路径的函数。 2.正态性检验 我们知道，其实价格服从的是lognormal分布，而每天的收益率是服从正态分布呢，所以，首先我们根据上面的仿真数据来获得每天的收益率数据。 所以，写个函数来分析： def normality_test(arr): print "Skew of dataset %14.3f" % scs.skew(arr) print "Skew
1.8K10发布于 2019-01-28 - 来自专栏用户3288143的专栏
【数据分析与可视化】直方图和密度图
randn正态分布 s = Series(np.random.randn(1000)) # 直方图和柱状图不同（是一个取值范围） plt.hist(s, rwidth=0.9) (array([ 8. # 理解取值范围分布直方图 a = np.arange(10) a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 0-2之间有一个，依次如此 plt.hist(a, rwidth type(re) tuple # 频率 re[0] array([ 8., 27., 76., 190., 242., 225., 147., 65., 16., 4.]) # 间隔 re objects> # 参数修改间隔 默认10 bins=20,颜色，水平 plt.hist(s, rwidth=0.9, bins=20, color='red') (array([ 6., 2., 8. 密度图 s.plot(kind='kde') ? <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a260c38d0>
76720发布于 2020-07-07 - 来自专栏Linux内核
用户态vdpa设备vduse简介及结合QEMU源码分析
术语vduse: VDUSE（vDPA Device in Userspace） 用户态vdpa设备VDUSE 简介：virtio 软件定义的数据路径2022 年 7 月 14 日 谢永吉, 王杰森标签 阅读完整的简历VDUSE源码分析内核驱动-模块加载字节跳动:bytedance, vduse, commit: https://github.com/ssbandjl/linux/commit/c8a6153b6c59d95c0e091f053f6f180952ade91ekernel_doc >domain->iotlb, info.start, info.last).compat_ioctl= compat_ptr_ioctl,.llseek= noop_llseek,};QEMU侧源码分析 # launch QSD exposing the VM image as `vduse1` vDPA device 通过vduse-blk将qcow2导出为用户态块设备$ qemu-storage-daemon features, num_queues,sizeof(struct virtio_blk_config),(char *)&config, &vduse_blk_ops,vblk_exp) -> 用户态QEMU
1.2K10编辑于 2024-07-16 - 来自专栏思影科技
静息态功能磁共振成像:关于静息态功能连接和脑网络分析方法
对静息态下大脑功能连接的分析揭示了不同的静息态网络，这些网络描述了特定的功能和不同的空间拓扑结构。虽然不同的统计方法被引入到静息态功能磁共振成像连接性的研究中，但得到了一致的结果。 在本文中，我们详细介绍了静息态功能磁共振成像的概念，然后讨论了三种最广泛使用的分析方法、描述了几种具有脑区特征的静息态网络及相关认知功能、静息态功能磁共振成像的临床应用。 基于种子点的分析（Seed-based analysis） 基于种子点的分析是Biswal等人首次采用的静息态网络识别方法。 图4 使用任务态fMRI和静息态fMRI进行的ROI到ROI的全脑功能连接分析结果，应用FDR校正阈值0.05获得的有统计学意义的全脑功能连接图。 8、执行网络&执行控制网络Executive network and executive control network 执行网络是在涉及执行功能的fMRI任务中被激活的网络。
5.7K30编辑于 2022-02-28 - 来自专栏韦东山嵌入式
DRV_07_UInput分析_用户态创建input_dev
git clone https://e.coding.net/weidongshan/linux/doc_and_source_for_drivers.git 视频观看 百问网驱动大全 UInput分析 _用户态创建input_dev 参考资料： 1. 结合应用程序分析uinput ibrate // 看到提示这个提示时: Will sleep 60s, in this time you should run ts_test // 运行测试程序 ts_test 结合应用程序分析uinput
1K20编辑于 2021-12-08 - 来自专栏用户3288143的专栏
【数据分析可视化】seaborn实现直方图和密度图
# 密度图 Series 的方法直接画.plot s1.plot(kind='kde') <matplotlib.axes. seaborn画 # 直方图，密度图.distplot() # 参数 数据，分块，是否直方图，是否密度图,rug分布情况 sns.distplot(s1, bins=20, hist=True, kde # 密度图 # 参数 数据，颜色填充, 颜色 sns.kdeplot(s1, shade=True, color='r') <matplotlib.axes.
1.1K20发布于 2020-07-07 - 来自专栏区块链入门
【链安】竞态条件漏洞分析及详细修复建议
什么是竞态条件 【竞态条件】竞态条件的官方定义是如果程序的执行顺序改变会影响结果，它就属于一个竞态条件。 )方式发送以太币，该方法会发送所有剩余gas； 7、进入攻击合约的fallback函数，if判断原合约余额，此时为16 ether，条件满足，再次"重入"原合约的withdrawFunds()函数； 8、 balances[msg.sender] -= _weiToWithdraw;并未执行，所以此时攻击合约地址仍有1 ether，第一个require条件满足，执行到第二个require； 9、此后步骤6-8将一直重复 有关The DAO原始漏洞的详细分析，请参阅Phil Daian的文章。 2. 交易顺序依赖攻击 问题描述 与大多数区块链一样，以太坊节点汇集交易并将其形成块。 引用： 本文转载自《弯道超车老司机戏耍智能合约 | 成都链安漏洞分析连载第三期 —— 竞态条件漏洞》，版权属于原作者*
1.3K20发布于 2018-08-10 - 来自专栏F-Stack的专栏
全用户态网络开发套件 F-Stack 架构分析
性能瓶颈主要包括以下几个方面 局部性失效 - 一个数据包的处理可能跨多个CPU核心、缓存失效、NUMA不友好 一个数据包可能中断在cpu0，内核态处理在cpu1，用户态处理在cpu2， 这样跨越多个核心 用户态内核态的上下文切换和软中断都增加了额外的开销。 内存拷贝 - 内核态和用户态之间的内存拷贝 网络数据包从网卡到应用程序需要经过如下的过程： 数据从网卡通过DMA等方式传到内核开辟的缓冲区；数据从内核空间复制到用户态空间。 使用DPDK作为网络I/O模块，将数据包从网卡直接接收到用户态，减少内核态到用户态的内存拷贝。 抓包可以在config.ini里配置开启，抓包文件也可以在wireshark里直接分析。
12.6K81发布于 2017-06-12 - 来自专栏拓端tecdat
R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素
p=9564 ---- 目录 如何做多元回归 逐步回归选择模型 逐步程序 定义最终模型 方差分析 预测值图 检查模型的假设 模型拟合标准 将模型与似然比检验进行比较 ---- 我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据 ，以进行多元回归分析。 R-squared: 0.2798, Adjusted R-squared: 0.2461F-statistic: 8.289 on 3 and 64 DF, p-value: 9.717e-05 方差分析 这些残差的分布应近似正态。 残差与预测值的关系图。残差应无偏且均等。 模型拟合标准 模型拟合标准可用于确定最合适的模型。使用AIC或可选的BIC。 6 "Longnose ~ Maxdepth + NO3" 7 "Longnose ~ Acerage + Maxdepth + NO3" 8
74800发布于 2020-08-22 - 来自专栏Java架构师必看
spring源码分析8
spring源码分析8 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ
31710发布于 2021-04-13 - 来自专栏拓端tecdat
R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素
这些残差的分布应近似正态。 残差与预测值的关系图。残差应无偏且均等。 模型拟合标准 模型拟合标准可用于确定最合适的模型。使用AIC或可选的BIC。 6 "Longnose ~ Maxdepth + NO3" 7 "Longnose ~ Acerage + Maxdepth + NO3" 8 0.8149 8.405e-08 7 4 64 704.1 705.1 715.2 0.27980 0.24610 9.717e-05 0.8108 6.511e-08 8 0.0037 0.9513 3vA 63 -346.10863 64 -347.05045 -1 0.94182 1.8836 0.1699 本文选自《R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言基于树的方法：决策树，随机森林，
41930编辑于 2023-08-31
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