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libuv源码阅读(5.1)--tree.h之伸展树
\ (head)->sph_root = tmp; \ } while (/*CONSTCOND \ (head)->sph_root = SPLAY_LEFT((head)->sph_root, field); \ } while (/*CONSTCOND \ (head)->sph_root = SPLAY_RIGHT((head)->sph_root, field); \ } while (/*CONSTCOND \ (head)->sph_root = SPLAY_RIGHT((head)->sph_root, field); , field); \ (head)->sph_root = SPLAY_LEFT((head)->sph_root, field);
58410发布于 2021-03-06 - 来自专栏DrugScience
DOCK-3-生成Spheres
maximum sphere radius in Angstroms (default=5.0) 1.0 #minimum sphere radius in Angstroms (no default) rec.sph 1.4000000 output to rec.sph clustering is complete 49 clusters 选择一个亚类作为bingding site （1）直接生成的最大的负像聚类作为 bingding site 使用showsphere指令，输入文件命名为sphgen_cluster.in： 输入文件格式为： rec.sph #sphere cluster file 1 Bonds -> sphere （2）上面显然能显示不是配体的bingding site，此时采用第二种方法 选择距配体的每个原子10.0埃以内的所有球体 使用指令： sphere_selector rec.sph lig_charged.mol2 10.0 输出文件为：selected_spheres.sph 生成一个文件：selected_spheres.in 文件内容为： selected_spheres.sph
82410发布于 2021-02-04 - 来自专栏用户7627119的专栏
NCB | 杨辉/周海波组开发新型基因表达动态示踪技术实时标记低表达基因和lncRNAs
该研究中，研究人员首先优化了高度敏感的CRISPR激活相关的报告系统，命名为SPH-OminiCMV。 为进一步研究SPH-OminiCMV-Ents用于监测内源基因的能力，团队选取了表达量从高到低的八个基因，发现SPH-OminiCMV-Ents诱导的mCherry表达水平普遍高于常用的P2A-mCherry 图2：（A）示意图显示P2A-mcherry和SPH-OminiCMV-Ents两种标记基因的策略。 研究人员在体外对SPH-OminiCMV-Ents-Actb ，Actb-P2A-mCherry，SPH-OminiCMV-Ents-Nanog 和Nanog-P2A-mCherry四株细胞系进行了分化实验 图3：（A）-(D) SPH-OminiCMV-Ents-Actb ，Actb-P2A-mCherry，SPH-OminiCMV-Ents-Nanog 和Nanog-P2A-mCherry四株细胞系在分化进程中
44610编辑于 2022-09-21 - 来自专栏后台架构
Sphinx源码学习笔记（二）：查询关键词
"spp" : "spd" ), SPH_O_READ, m_sLastError ) < 0 ) return false; } ////////////// 文件，sph文件保存的是索引头部信息保存后续索引的配置属性方面的字段，读取设置这些关键字段为后续查询做准备。 if ( m_tSettings.m_eDocinfo==SPH_DOCINFO_EXTERN && ! ); break; 根据不同的查询模式，创建不同的排序类对象，默认使用的SPH_RANK_MATCHANY模式。 ) || ( eMode==SPH_HITLESS_SOME && !
1.4K60发布于 2018-06-21 - 来自专栏生信修炼手册
使用Minimac进行基因型填充
是一款经典的基因型填充软件，该软件也是以内存消耗小，运行速度快而著称，历经了MaCH, minimac, minimac2, minmac3多个版本的更新换代，目前最新版本为v4, 网址如下 https://genome.sph.umich.edu 格式类似，在每个blcok的开头会有一行用于显示block的信息，包含的变异位点数VARIANTS，unique haplotype的个数REPS等，详细的介绍请参考以下链接 https://genome.sph.umich.edu 官网提供了1000G的reference panel供下载，链接如下 https://genome.sph.umich.edu/wiki/Minimac4#Reference_Panels_for_Download 5 \ --sample 5 \ --prefix Gwas.Chr20.Phased.Output MACH要求输入的分型结果格式为dat和ped格式，详细的解释参见以下链接 http://csg.sph.umich.edu Gwas.Chr20.Phased.Output.snps \ --prefix Gwas.Chr20.Phased.Output.VCF.Format 该脚本可以从以下链接下载 ftp://share.sph.umich.edu
2.1K40发布于 2019-12-19 - 来自专栏微生态与微进化
RDA-PLS：多数据集关联分析
[i]=abs(rdap[1]*sp[i,1])+abs(rdap[2]*sp[i,2]) } spt=cbind(sp, tscore) spt=spt[rev(order(spt[,3])),] sph ]/10, labels=rownames(cn), cex=1.2, col=cncolor) abline(h=0, lty=2) abline(v=0, lty=2) arrows(0, 0, sph [,1]/4, sph[,2]/4, col="black", angle=20, length=0.1) text(sph[1:20,1]/4+0.01, sph[1:20,2]/4+0.04, rownames 首先我们需要提取通过RDA分析筛选的100个物种及其丰度，然后与小鼠生理数据构建PLS回归预测模型，具体如下： #PLS回归分析 #提取100个物种丰度 sph=t(sph) specih=as.matrix (speci[,colnames(sph)]) #将生理状况数据标准化 pheno=decostand(pheno, method='standardize') library(pls) rdapls=
1.2K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏Python | Blog
Mac os 10.14 安装pyenv遇到的坑
python-build 20180424) Inspect or clean up the working tree at /var/folders/b_/4ggdxx_539g8cqp2wr2m5sph0000gn /T/python-build.20181012094932.14705 Results logged to /var/folders/b_/4ggdxx_539g8cqp2wr2m5sph0000gn _main()) File "/private/var/folders/b_/4ggdxx_539g8cqp2wr2m5sph0000gn/T/python-build.20181012094932.14705 204, in _main default_pip=args.default_pip, File "/private/var/folders/b_/4ggdxx_539g8cqp2wr2m5sph0000gn + [p[0] for p in _PROJECTS], additional_paths) File "/private/var/folders/b_/4ggdxx_539g8cqp2wr2m5sph0000gn
2.3K30发布于 2019-07-31 - 来自专栏后台架构
Sphinx源码学习笔记（一）：索引创建
"spp" : "tmp1" ), SPH_O_NEW, m_sLastError, ! "spa" : "tmp2" ), SPH_O_NEW, m_sLastError, ! 存储hits信息到tmp1文件 if ( m_tSettings.m_eDocinfo==SPH_DOCINFO_INLINE ) { // we're inlining 首先判断配置文件文档类型是否是SPH_DOCINFO_INLINE模式，如果是SPH_DOCINFO_INLINE模式则文档信息和索引信息放在一个文件存储，否则先存储索引文件，后面再单独存储文档信息，对应的存储函数是 至此创建索引的几个重要文件sph，spi，spd，spp，spa，spe文件就生成了，我们在对最终生成的这些索引文件总结一下。 sph 索引头文件信息，保存索引需要的配置属性字段信息。
2.4K70发布于 2018-06-21 - 来自专栏机器人课程与技术
Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic 机器人操作系统学习镜像分享与使用安装说明
[ 3%] Built target _my_sph_actions_generate_messages_check_deps_sphero_action_msgFeedback [ 3%] Built [ 3%] Built target _my_sph_actions_generate_messages_check_deps_sphero_action_msgResult [ 3%] Built target _my_sph_actions_generate_messages_check_deps_sphero_action_msgGoal [ 3%] Built target _my_sph_actions_generate_messages_check_deps_sphero_action_msgActionFeedback [ 51%] Built target my_sph_actions_generate_messages_nodejs [ 54%] Built target my_sph_actions_generate_messages_py [ 57%] Built target my_sph_actions_generate_messages_cpp [ 59%] Built target my_sph_actions_generate_messages_lisp
1.4K20发布于 2019-01-23 - 来自专栏程序小工
【总结】两个月的工作任务总结
(默认只检索 20 条） $sphinx->setLimits(0, 1000); 匹配模式的对比 // 设置全文查询的匹配模式 SphinxClient::setMatchMode 模式 描述 SPH_MATCH_ALL SPH_MATCH_ANY 匹配查询词中的任意一个. SPH_MATCH_PHRASE 将整个查询看作一个词组，要求按顺序完整匹配. SPH_MATCH_BOOLEAN 将查询看作一个布尔表达式. SPH_MATCH_EXTENDED 将查询看作一个 Sphinx 内部查询语言的表达式. SPH_MATCH_FULLSCAN 使用完全扫描，忽略查询词汇. SPH_MATCH_EXTENDED2 类似 SPH_MATCH_EXTENDED ，并支持评分和权重. } // 作为数组返回 $sphinx->SetArrayResult(true); // 匹配格式 任意匹配 $sphinx->setMatchMode(SPH_MATCH_ALL
1.5K20发布于 2018-09-12 - 来自专栏生信喵实验柴
二代测序宏基因组分析软件安装及数据库下载
三、宏基因组分析团队 3.1 The Huttenhower Lab 官方主页：http://huttenhower.sph.harvard.edu/ biobakery 主页：https://github.com /biobakery Galaxy 主页：http://huttenhower.sph.harvard.edu/galaxy/ 3.2 意大利特伦托大学 Nicola Segata 官方主页：http: Homo_sapiens_hg37_and_human_contamination_Bowtie2_v0.1.tar.gz human_genome : bmtagger = http://huttenhower.sph.harvard.edu kneadData_databases/Homo_sapiens_BMTagger_v0.1.tar.gz human_transcriptome : bowtie2 = http://huttenhower.sph.harvard.edu #方法1：从官网下载数据库，速度比较慢 #显示数据库内容 humann_databases http://huttenhower.sph.harvard.edu/humann_data/chocophlan
2.6K30编辑于 2023-02-24 - 来自专栏禅林阆苑
Sphinx&coreseek实现中文分词索引
Sphinx匹配模式 提供了5种模式： SPH_MATCH_ALL: (默认)匹配所有查询词，会对查询关键词分词，查询结果必须同时包含所有关键词 SPH_MATCH_ANY: 查询关键词分词，查询结果匹配其中任意一个即可 SPH_MATCH_PHRASE: 查询关键词不分词，查询结果必须严格匹配整个查询关键词 SPH_MATCH_EXTENDED: 支持扩展语法，支持@字段查询，如查询title包含abc，content 包含bcd：'@title abc @content bcd' SPH_MATCH_BOOLEAN: 与/或/非/分组，& / or / ! $keywords = 'CS逍遥剑仙'; $indexName = 'user_index_1'; // 设置匹配模式 $sc->setMatchMode(SPH_MATCH_ALL
1.8K64发布于 2018-10-11 - 来自专栏友儿
php简单使用sphinx 以及增量索引和主索引来实现索引的实时更新
SELECT 1, MAX(id) FROM sphinx_article #获取数据源表最大的主键id 插入到sph_counter表做标记 #使用多次查询，那么这个多次查询就需要有个范围和步长 sql_range_step = 10000 sql_query = SELECT * FROM sphinx_article WHERE id <= (SELECT max_doc_id FROM sph_counter where counter_id = 1) sql_attr_timestamp = created sql_query_post = UPDATE sph_counter SET 表 记录的max_doc_id也是138 如图： sphinx_article sph_counter表 下面我们运行插入一些数据 $m = new Mysqli('localhost','root ({$key}) VALUES ({$val})"; $m->query($sql); } $m->close();die; 这时候查看 sphinx_article 表 最大的id是140 sph_counter
1.6K30编辑于 2022-09-11 - 来自专栏全栈程序员必看
Coreseek:部门查询和增量索引代替实时索引
分辨要在mysql里建表，然后改动配置文件 # in MySQL CREATE TABLE sph_counter ( counter_id INTEGER PRIMARY KEY NOT NULL sql_query_pre = SET NAMES utf8 sql_query_pre = REPLACE INTO sph_counter SELECT 1, MAX(id) FROM documents body FROM documents \ WHERE id<=( SELECT max_doc_id FROM sph_counter body FROM documents \ WHERE id>( SELECT max_doc_id FROM sph_counter
52930编辑于 2022-07-18 - 来自专栏zxbk
华为交换机补丁升级详细过程_CE6856_详细过程
第一：准备版本 需求者发出需求基线后，找到华为厂商工程师拿到对应基线的版本的补丁包，如CE6856需要升级到的版本v200R019C10SPC800，补丁需要升级到的版本V200R019SPH012。 /CE6856HI-V200R019SPH012.PAT all#flash: #拷贝U盘的补丁包到flash目录 copy usb_sda1:/.. startup #查看下次启动的版本是否为指定的 #以上等设备加载完毕需要重启设备，reboot执行后 第一 N 不保存配置 第二 Y 确认重启 patch load CE6856HI-V200R005SPH021
5.6K20编辑于 2022-12-27 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】 2019-07-25：用 Rust，Cursive 和 PubNub 开发一个聊天客户端
Repo 网页上的 SPH 流体模拟器 SPH(smoothed-particle hydrodynamics) 光滑颗粒流体动力学 ：D。 作者用 Rust 写了一个模拟这个的库，在网页上运行。
85220发布于 2019-07-30 - 来自专栏WELSIM
自动化生成仿真粒子的方法
也有增强了对非连续粒子系统的计算能力，如纯粒子的分子动力学计算，离散元，光滑粒子流体动力学（SPH），以及与有限元耦合的计算。 本文就讨论常见的可用于SPH系统的粒子生成方法，及其实现机理。晶体点阵（Lattice）使用点阵方式生成粒子是一种常见的方式，尤其适用于材料的微小尺度的计算。 在与有限元结合的粒子系统中，这种粒子生成方式，能够方便与有限元计算进行耦合，如常见的粒子有限元和SPH分析。转换网格到粒子的常用方法是，获取网格每个单元的重心，和单元的直径大小。
26010编辑于 2025-08-21 - 来自专栏技术专家成长之路
通俗易懂的阿里Sentinel源码分析：如何向控制台发送心跳包？
源码分析 public class Env { public static final Sph sph = new CtSph(); static { // 在Env类的静态代码块中
1.1K10编辑于 2022-04-22 - 来自专栏相约机器人
点云处理不得劲？球卷积了解一下
下图中详细展现了传统三维卷积核球卷积SPH3D的差异。 ? CNN3D中空间被剖分为均匀的三维体素，而在SPH3D中则按球的几何特性划分成了非均匀的空间结构。 与规则的三维体素卷积方式相比，SPH3D在空间分辨率、学习能力和表达能力上都有突出的优点。 图中可以看到，相较于先前的方法，SPH3D方法在全局精度、平均精度和IoU上都达到了很好的结果。 S3DIS是一个大规模的室内扫描数据，其中的数据点多大百万量级。 论文传送门： https://arxiv.org/pdf/1909.09287.pdf 代码传送门： https://github.com/hlei-ziyan/SPH3D-GCN
1K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏生信修炼手册
你没看错，搞定GWAS meta分析只需一行代码！
METAL是gwas meta分析最常用的工具之一，官网如下 https://genome.sph.umich.edu/wiki/METAL 该软件的安装非常简单，直接下载编译好的二进制文件即可，安装过程如下 wget http://csg.sph.umich.edu/abecasis/metal/download/Linux-metal.tar.gz tar xzvf Linux-metal.tar.gz
4.9K20发布于 2019-12-17
腾讯云开发者
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