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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 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台代码实现113:登录态接口-9
本节我们要把登陆态安装到 请求体中,首先我们先解决一个bug，就是当选择不添加登陆态时候，login_res未被定义的问题： 改成如下即可，默认{} 首先是简单的form-data和x-www... 这俩种的数据结构一样，所以方法几乎一样： payload作为最终的请求体，我们只需要便利登陆态字段即可添加，如果没有，就是{} 也就不会执行这个for了。 然后是raw_json： 测试效果如下： 目前这三种请求体我们都可以成功插入 登陆态提取字段了。 ts_project_headers'].split(',') ts_login = request.GET['ts_login'] if ts_login == 'yes': #说明要调用登陆态了 都没有/ url = ts_host+ '/' + ts_url else: #肯定有一个有/ url = ts_host + ts_url # 插入登陆态字段
42350编辑于 2022-05-19 - 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/random", S_IFCHR | 0666, makedev(1, 8)); mknod("/dev/urandom", S_IFCHR | 0666, makedev(1, 9) 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 之后做TD(nstates=50)激发态计算。以下我们分析S1和S2两个态。 此外，为了输出更多的组态系数，我们还加上了iop(9/40=2)关键词，表示绝对值大于10−2的系数均输出。S1的激发信息如下： Excited State 1: 4.001-? 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。
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。 可用于检测分析应用程序的 eBPF 技术 跟踪用户空间进程有多种方法： 静态声明的 USDT 动态声明的 USDT 使用 uprobes 进行动态跟踪 静态声明的 USDT USDT (Userland 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。 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。
1.8K20编辑于 2022-11-29 - 来自专栏Java架构师必看
spring源码分析9
spring源码分析9 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ
42720发布于 2021-04-13 - 来自专栏学习笔记ol
框架分析（9）-Hibernate
框架分析（9）-Hibernate 主要对目前市面上常见的框架进行分析和总结，希望有兴趣的小伙伴们可以看一下，会持续更新的。希望各位可以监督我，我们一起学习进步。
47520编辑于 2023-10-11 - 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
# 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 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]), array([0. , 0.9, 1.8, 2.7, 3.6, 4.5, 5.4, 6.3, 7.2, 8.1, 9. 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 >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 VDUSE: https://review.spdk.io/gerrit/plugins/gitiles/spdk/spdk/+/3ab3bf7d382e8137fc1b25b4cb69ce7d1d9ffa92
1.2K10编辑于 2024-07-16 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
golang源码分析（9）调度
o编写一个并发编程程序很简单，只需要在函数之前使用一个Go关键字就可以实现并发编程。
54720编辑于 2022-08-02 - 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。 9、楔前叶网络Precuneus network 楔前叶是默认模式网络中的相关区域，其特点是在静息态下比其他网络具有高代谢率的热点（hot spots）。
5.7K30编辑于 2022-02-28 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
golang源码分析：cayley(9)
中间使用到了goja解析器，它的作用是在golang环境中翻译执行javascript，因为我们的gizmo采用的是javascript语法。
33720编辑于 2023-08-09 golang源码分析 ：gopls（9）
最后我们来到了第三部分featureCommands，也是所有命令的大头，这里一共初始化了23个命令。我们首先看下第一个callHierarchy
9510编辑于 2026-03-18golang源码分析：langchaingo（9）
前面介绍了单独的匹配，如果把这个匹配过程接入到LLM，就是完整的RAG，即检索增强生成。我们先看看上一个例子还没介绍的最后几行代码
6310编辑于 2026-03-18- 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
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