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密码学系列之:海绵函数sponge function
简介 海绵函数sponge function是密码学中使用的一种函数，它接收一定长度的输入，然后输出一定长度的输出，中间包含了有限个内部状态。 本文已收录于 http://www.flydean.com/36-sponge-function/
89740发布于 2021-09-24 - 来自专栏程序那些事
密码学系列之:海绵函数sponge function
简介 海绵函数sponge function是密码学中使用的一种函数，它接收一定长度的输入，然后输出一定长度的输出，中间包含了有限个内部状态。 本文已收录于 http://www.flydean.com/36-sponge-function/ 最通俗的解读，最深刻的干货，最简洁的教程，众多你不知道的小技巧等你来发现！
58620发布于 2021-09-14 - 来自专栏CSDN技术头条
揭秘Sponge：统一Hadoop、Spark、SDS、Swift的大数据操作系统
任何一个Sponge文件系统NFS服务器都可以和所有的节点通讯。 Sponge文件系统NFS服务器实现了NFSv3。 这里只说Sponge对Spark的“加持”作用： Spark在从Sponge文件系统读写文件时，从内存中读取，减少磁盘IO。 在存储层，Sponge采用Kinetic存储技术来实况SDS。 ? 软件定义存储 Sponge SDS做了以下工作： 数据存储。 Sponge在存储层把云存储和大数据存储结合，不需要多余的ETL，存储空间、网络带宽，通过Sponge对象存储存入到Sponge的数据，可以直接用来做各种工作。 未来，Sponge还会支持和更多公有云的集成。 海绵数据强调了Sponge的路线：开放，但不开源。
1.2K90发布于 2018-02-09 - 来自专栏Dechin的专栏
MindSpore简要性能分析
import os os.environ['GLOG_v']='4' os.environ['MS_JIT_MODULES']='sponge' import mindspore as ms from from sponge import Sponge, Molecule, ForceField, WithEnergyCell from sponge.callback import RunInfo opt = Adam(system.trainable_params(), 1e-3) sim = WithEnergyCell(system, potential) mini = Sponge 如此一来，我们就可以挨个去查找代码中所用到的Cast算子，然后有针对性的进行优化： $ grep -n -r "Cast" ~/projects/gitee/dechin/mindsponge/sponge self.cast = ops.Cast() $ grep -n -r "F.cast" ~/projects/gitee/dechin/mindsponge/sponge/ /home/dechin/
46920编辑于 2023-09-13 - 来自专栏Dechin的专栏
MindSponge分子动力学模拟——使用迭代器进行系统演化（2023.09）
这篇文章我们将介绍一下在MindSponge中定义迭代器Updater，并使用Sponge对系统进行演化，最后使用CallBack对输出结果进行追踪和保存。 import ForceField, Sponge, set_global_units, Protein from sponge.callback import RunInfo, WriteH5MD sponge.function import VelocityGenerator from sponge.callback import RunInfo, WriteH5MD context.set_context from mindspore import nn, context from sponge import ForceField, Sponge, set_global_units, Protein, UpdaterMD from sponge.function import VelocityGenerator from sponge.callback import RunInfo, WriteH5MD context.set_context
48430编辑于 2023-09-06 - 来自专栏Dechin的专栏
MindSponge分子动力学模拟——定义Collective Variables（2024.02）
, Sponge, set_global_units, Protein from sponge.callback import RunInfo, WriteH5MD # 配置MindSpore的执行环境 然后作为一个metrics传入到Sponge对象中，就可以对这个CV的值进行跟踪，作为轨迹的一部分。 另外我们还可以基于sponge.colvar中的Colvar基础类去定义一个我们自己所需要的CV，并传入到metrics中，具体定义形式可以参考Distance的写法。 ./..') from sponge import ForceField, Sponge, set_global_units, Protein from sponge.callback import RunInfo import ForceField, Sponge, set_global_units, Protein from sponge.callback import RunInfo, WriteH5MD
62510编辑于 2024-02-20 - 来自专栏Dechin的专栏
MindSpore报错处理：TypeError: For 'set_context', the parameter device_id can not be set repeatedly, origi
from sponge import Sponge, Molecule, ForceField, set_global_units from sponge.callback import WriteH5MD = ForceField(system, parameters='SPCE') opt = Adam(system.trainable_params(), 1e-3) mini = Sponge from sponge import Sponge, Molecule, ForceField, set_global_units from sponge.callback import WriteH5MD = ForceField(system, parameters='SPCE') opt = Adam(system.trainable_params(), 1e-3) mini = Sponge
37110编辑于 2024-03-23 - 来自专栏Go小技巧&易错点100例
《Go小技巧&易错点100例》第二十四篇
go mod tidy验签失败 之前在一个Go项目执行go mod tidy命令后报错以下这个问题： github.com/zhufuyi/sponge/pkg/errcode: github.com/ zhufuyi/sponge@v1.5.16: verifying module: checksum mismatch downloaded: h1:C+lCEd7QSqDnkfTg+Q 解决步骤： 1）清除缓存： go clean -modcache 2）重新获取模块： go get -u github.com/zhufuyi/sponge@v1.5.16 3）检查 GOPROXY 设置 curl -s https://goproxy.cn/github.com/zhufuyi/sponge/@v/v1.5.16.mod | sha256sum && \ curl -s https:// /zhufuyi/sponge/@v/v1.5.16.mod | sha256sum 尝试使用 GOPROXY 环境变量切换到不同的镜像服务器或直接从源代码仓库获取模块。
30410编辑于 2024-12-11 - 来自专栏Dechin的专栏
MindSponge分子动力学模拟——Constraint约束（2023.09）
一个不包含约束的MindSponge分子动力学模拟代码如下： from mindspore import nn, context from sponge import ForceField, Sponge , set_global_units, Protein, UpdaterMD from sponge.function import VelocityGenerator from sponge.callback 调用SETTLE算法相关的代码实现如下： from mindspore import nn, context from sponge import ForceField, Sponge, set_global_units , Protein, UpdaterMD from sponge.function import VelocityGenerator from sponge.control import SETTLE from sponge.control import Lincs from sponge.callback import RunInfo, WriteH5MD context.set_context
49840编辑于 2023-09-07 - 来自专栏Dechin的专栏
MindSponge分子动力学模拟——体系控制（2024.05）
除此之外还有很多Restraint（软约束），例如施加谐振势等等，在MindSponge中有相关的实现：sponge.potential.OscillatorBias。 import Protein, ForceField, Sponge from sponge.optimizer import SteepestDescent from sponge.callback 在MindSponge中要添加LINCS约束算法或者SETTLE算法是非常容易的： from sponge import UpdaterMD from sponge.control import SETTLE import Protein, ForceField, Sponge, UpdaterMD, WithEnergyCell, RunOneStepCell from sponge.core.simulation.force sponge.colvar import Center from sponge.callback import RunInfo, WriteH5MD from sponge.potential import
27100编辑于 2024-05-26 - 来自专栏Dechin的专栏
MindSponge分子动力学模拟——自定义控制器（2024.05）
MindSpore图模式，0号GPU硬件 context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target='GPU', device_id=0) from sponge import set_global_units, Sponge, Molecule, WithEnergyCell, UpdaterMD, ForceField from sponge.function import VelocityGenerator from sponge.callback import RunInfo from sponge.control import Controller # velocity_verlet', temperature=300, controller=MyController(system), ) # 绑定系统、力场和迭代器三者的内容 mini = Sponge
29610编辑于 2024-05-16 - 来自专栏Dechin的专栏
MindSponge分子动力学模拟——自建力场（2024.03）
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target='GPU') if __name__ == "__main__": from sponge import Sponge, Molecule, WithEnergyCell from sponge.potential import EnergyCell, ForceFieldBase from sponge.callback import RunInfo, SaveLastPdb # 自定义能量类 class MyEnergy(EnergyCell): withenergy = WithEnergyCell(system, forcefield) opt = Adam(system.trainable_params(), 1e-3) mini = Sponge 然后再把力场信息、系统信息和迭代器信息传给Sponge类，就可以来时进行模拟了。根据定义的迭代器的不同，既可以完成能量优化的功能，也可以实现分子动力学模拟的过程，在框架上实现了统一。
39610编辑于 2024-03-23 - 来自专栏k8s技术圈
使用 Node Exporter 自定义监控指标
# # Usage: add this to crontab: # # */5 * * * * prometheus directory-size.sh /var/lib/prometheus | sponge 为了使用上面的测试脚本，我们可以将生成的文件放入临时文件，然后重新命令，另外一种方式就是可以使用 sponge 命令来保证以原子方式写入内容 <collector_script> | sponge <output_file crontab -e # 加入如下所示定时任务 ☸ ➜ crontab -l */5 * * * * /root/p8strain/directory-size.sh /root/p8strain | sponge
4.6K30发布于 2021-11-08 - 来自专栏Dechin的专栏
MindSponge分子动力学模拟——多路径分子模拟（2024.05）
速度会更快 ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE, device_target='GPU', device_id=0) # 引入必要的MindSponge模块 from sponge import Protein, ForceField, WithEnergyCell, UpdaterMD, RunOneStepCell, Sponge from sponge.control import Langevin, LeapFrog from sponge.callback import RunInfo # 导入分子构象文件，构建模拟系统 mol_file = '. (mol), thermostat=thermostat) one_step = RunOneStepCell(energy=with_energy, optimizer=updater) md = Sponge
37810编辑于 2024-05-28 - 来自专栏Dechin的专栏
MindSponge分子动力学模拟——使用MDAnalysis工具进行后分析（2024.02）
模拟的分子是这个样子的： 分子动力学模拟的相关代码如下： from mindspore import nn, context import numpy as np import sys # 添加sponge 所在的路径，这样就不需要安装即可直接使用 sys.path.insert(0, '../..') from sponge import ForceField, Sponge, set_global_units , Protein from sponge.callback import RunInfo, WriteH5MD, SaveLastPdb from sponge.colvar import Distance cv_bond = Distance([0, 1]) cv_angle = Angle([0, 1, 2]) cv_dihedral = Torsion([0, 1, 2, 3]) # 定义一个用于执行分子模拟的Sponge 实例 md = Sponge(system, potential=energy, optimizer=min_opt, metrics={'bond': cv_bond, 'angle': cv_angle
1.2K10编辑于 2024-03-01 [数据集][目标检测]厨房食品佐料检测数据集VOC+YOLO格式602张18类别
cononut_water","detergent","fanta","gelatin","kuat","mustard","nescau","peanut","pear","sauce","shoyo","sponge mustard 框数 = 145 nescau 框数 = 178 peanut 框数 = 85 pear 框数 = 102 sauce 框数 = 183 shoyo 框数 = 146 sponge
16100编辑于 2025-07-16- 来自专栏科技记者
跟着NC学扩增子分析流程-海洋微生物多样性分析
发现一篇扩增子分析的文章，文章的题目为：Biodiversity, environmental drivers, and sustainability of the global deep-sea sponge Biodiversity, environmental drivers, and sustainability of the global deep-sea sponge microbiome.
54320编辑于 2022-11-08 - 来自专栏曦 月
如何开一个属于自己的服务器
如果是自己的PC，在同一网络下，自己进入服务器时可以使用内网IP(127.0.0.1:25565) 7.模组与插件 您可以前往Forge,Spigot,Bukkit,Sponge,CatServer官网 ，下载特殊的服务端 这些端可以使您装入模组或插件 Forge:模组，放在mods文件夹 Spigot:SPIGOT插件，放在plugins文件夹 Bukkit:水桶端插件，放在plugins文件夹 Sponge :海绵端插件，需要Forge API，放在mods文件夹 CatServer:支持Forge,Bukkit,Sponge，放在mods和plugins文件夹
2.3K10发布于 2021-11-26 - 来自专栏Dechin的专栏
MindSponge分子动力学模拟——软件架构（2023.08）
在具备了体系Molecule()、优化器Optimizer()和力场WithForceCell()之后，我们就可以开始基本的动力学模拟计算，此时就需要用到主程序Sponge()来对整个流程进行管理。 并且，我们可以定义一些回调函数CallBack()给Sponge()进行任务追踪。 软件模块 我们先来看一下MindSponge这边的软件项目主页： 针对于这其中的内容我们简单梳理一下：sponge/是核心目录，tutorials/和tests/显然是一些案例或者是测试用例的路径，docs /是一些文档或者是图片，其他的文件基本上是一些跟mindsponge仓库的安装相关的内容，所以我们重点关注下sponge/下的内容： 这里我们对照每一个目录来进行内容解析： callback：回调函数 这里就是Sponge()的存放路径，对整个模拟过程进行管理。 data：参数文件和模板文件。
47420编辑于 2023-09-01 - 来自专栏labuladong的算法专栏
尴尬，一不小心把 Linux 管道给整漏了🥲
你如果嫌这段命令太长，也可以通过apt/brew/yum等包管理工具安装moreutils包，就会多出一个sponge命令，像这样使用： # 先把数据传给 sponge，然后由 sponge 写入原始文件 $ cat file.txt | head -n 2 | sponge file.txt sponge这个单词的意思是海绵，挺形象的，它会先把输入的数据「吸收」起来，最后再写入file.txt，核心思路和我们使用临时文件时类似的
1.2K20发布于 2021-09-23
腾讯云开发者
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