估计阅读时长: 2 分钟Connected Component Labeling（连通组件标记算法）主要用于识别并标记二值图像中相互连接的像素区域（即连通区域）。 imports "geometry2D" from "graphics"; imports "machineVision" from "signalKit"; let raw = readImage("—Pngtree—five chickens […]
估计阅读时长: 7 分钟Boids算法（也称鸟群/鱼群算法）是Craig Reynolds于1986年提出的群体行为模拟模型，通过三条局部规则模拟鸟类、鱼群等生物群体的自组织运动。在Boids算法中，整个过程通过个体（称为“boid”）的局部交互实现全局有序行为，无需中央控制。每条规则计算个体与邻居的相互作用力，最终合力决定运动方向。Boids算法的精髓在于用局部规则涌现全局智能，其简洁性、可扩展性使其成为连接生物行为与工程控制的桥梁。从《蝙蝠侠》的蝙蝠群到无人机编队表演，从游戏生态到交通优化，Boids持续证明：自然界的简单规则，足以驱动复杂系统的有序演化。 Order by Date Name Attachments Boids • 28 MB • 52 click 2025年8月10日Boids • […]
估计阅读时长: 30 分钟https://github.com/xieguigang/Moira LBM（格子玻尔兹曼方法）凭借其介观模型特性，在流体模拟领域展现出显著技术优势：其碰撞与迁移过程仅依赖局部数据，天然适配GPU并行计算，CUDA实现可达成10–100倍加速比；处理复杂几何边界时无需生成体网格，通过格点标记固体并配合反弹边界即可高效实现，尤其适用于多孔介质等场景；同时，通过扩展分布函数可灵活耦合多物理场，例如引入温度分布函数模拟传热，或采用伪势模型捕获多相流中的相分离现象。尽管在高速或高粘度流动中存在局限，但通过MRT算法优化及GPU硬件加速，LBM已成为微流动、多孔介质、多相流等复杂流体模拟的理想工具，在航空工程等领域已有成功应用案例，其应用前景持续拓展。 Order by Date Name Attachments frame-00093 • 2 MB • 50 click 2025年8月9日ffmpeg • […]
估计阅读时长: 10 分钟目前经过改进和优化之后的基于mzkit代码库底层的msimaging质谱成像软件包在样本可视化上进行了非常多的改进，诸如： 添加样本原始背景叠加 目前进行质谱成像可视化，程序包不仅仅可以使用任意rgb纯色来作为可视化的背景。目前还可以支持直接使用原始数据的背景作为质谱成像的显示背景。进行这个显示的秘诀就在于简单的在脚本中添加一个TIC背景图层：geom_MSIbackground("TIC") ggplot(msi_data, padding = "padding: 200px 600px 200px 250px;") + geom_MSIbackground("TIC") # rendering of […]
估计阅读时长: 12 分钟https://github.com/xieguigang/Microsoft.VisualBasic.Drawing 最近在Linux服务器上面搞数据分析，因为Linux服务器只能够是通过SSH远程登陆上去的，没有图形化界面，所以想查看生成的结果图的话，只能够将图片文件通过FileZilla工具从服务器上下载下来在本地查看。这种方法非常的繁琐，至少相对于在服务器上跑完了程序后直接查看结果这样子的操作要复杂一些。 如果要能够直接在Linux服务器上查看图片，可行的一个方法就是，如果你有服务器的Root权限的话，可以将你的目录通过smb协议共享出来，在windows上挂在为共享文件夹，这样子在Linux服务器上跑完命令后，再回到Windows的Explorer程序上刷新一下。但是这个对于网络地理位置较远的服务器而言，可能网络速度不是很好，对于几十兆的图片结果文件，可能刷新会存在延迟，你可能需要刷新好几次才会更新Windows上的图片缩略图；并且通过smb开放共享文件夹你还需要记住smb的第二套账号密码，如果账号密码过于简单，那么你的Linux服务器上的数据安全性就会存在问题。 另一个方案就是通过SSH-FS方案，通过你的ssh账号将远程Linux服务器挂载为本地硬盘，来查看服务器上生成的图片文件。但是这个也和上面的方案一样会受限于网络传输速度的影响。 看来，我们只能够在Linux的终端上想办法来进行图片文件的查看了。 Order by Date Name Attachments Capture • 269 kB • 72 […]
估计阅读时长: 11 分钟在进行热图的渲染的时候，我们需要首先将需要进行渲染的数据转换为一个0到1之间的灰度值，然后基于所设定的颜色列表，将灰度值映射为颜色列表的索引号，获取某一个灰度对应的颜色，从而完成对热图的渲染过程。在这个过程中，假若我们是针对热图需要获取得到一个连续的颜色列表，则我们还需要使用插值算法针对基础的关键颜色列表进行插值计算，生成调色板。 Order by Date Name Attachments volcano_ggthemes_Traffic • 17 kB • 78 click 2025年6月12日volcano_ggthemes_excel_Ion_Boardroom • 15 […]
估计阅读时长: < 1 分钟HE染色（苏木精-伊红染色，Hematoxylin and Eosin Staining）是一种组织学和病理学中广泛应用的技术，用于染色组织切片以便于显微观察。该技术利用两种染料——苏木精和伊红，分别染色细胞核和细胞质，从而呈现出清晰的细胞结构。用于观察组织和细胞的形态结构。HE染色技术因其简单、高效的特点，成为组织学、胚胎学和病理学研究中不可或缺的基础方法。HE染色通过苏木精和伊红的染色作用，帮助观察和区分细胞核与细胞质及细胞外基质的形态结构。解读HE染色结果需要结合实验背景和研究目的，观察染色的均匀性、对比度以及细胞和组织的形态变化，从而提供重要的实验依据。 HE染色技术的历史可以追溯到19世纪末： 1868年：德国病理学家Karl Weigert开发了苏木精染色法，用于染色细胞核。 1877年：Albrecht von Leube开发了伊红染色法，用于染色细胞质。 1876年：化学家Wissowzky首次联合使用苏木精和伊红，但未被认为是发明者。 1886年：Paul Ehrlich发表了相关研究，推动了HE染色技术的标准化和广泛应用。
估计阅读时长: 2 分钟脂质组学作为系统生物学和代谢组学的重要分支，近年来取得了长足的发展，已成为生命科学研究中不可或缺的重要工具。 脂质组学的定义与研究内容 脂质组学是系统研究脂质组的一门独立学科，作为大规模定性和定量研究脂类化合物并了解它们在不同生理、病理条件下的功能和变化的方法学，能准确全面地提供生物样品中的脂质信息。它被定义为对生物体、组织或细胞中的脂质以及与其相互作用的分子进行全面系统的分析、鉴定，进而揭示脂质代谢与细胞、器官乃至机体生理病理过程的关系。 脂质是一类具有疏水性并且在大多数情况下可以溶于有机溶剂的物质，当然，还有部分脂质因为带有极性基团，往往是亲水性的，例如磷脂等。脂质组学是对生物体内的脂质进行系统分析的一门新兴学科，是代谢组学的重要分支。基于液质联用技术（LC-MS），无偏向性、尽可能多地检测细胞、组织、器官或体液等生物样本中的脂质。
估计阅读时长: 3 分钟引言 二酰甘油（Diacylglycerol，DAG）是细胞内一类重要的脂质分子，作为生物膜的重要组成部分，同时也参与多种生物学功能和代谢途径。Diacylglycerol (DAG, 16:0_18:1) 是甘油二酯的一种异构体，其结构为sn-1位连接棕榈酸（16:0）、sn-2位连接油酸（18:1）。它在脂质代谢中具有多重角色，涉及合成、分解、信号传导及能量调节等过程。
估计阅读时长: 4 分钟假设我们现在拥有魔兽世界游戏的GM权限，那么我们可以怎样来组织一场有一千个玩家参加的PvP战斗呢？ Order by Date Name Attachments 762191341 • 619 kB • 74 click 2025年6月7日AddonList • 35 […]
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Скажите, пожалуйста, есть ли учебные материалы по программному обеспечению mzkit, упомянутому в статье? Я искал в интернете, но не нашел…
well, errrrrrr. Although the mzPack file format offers excellent compatibility with all mass spectrometry data analysis applications, from LC-MS, GC-MS,…
Thank you for your thoughtful comment. Your interpretation of the Best Hit Ratio (BHR) score is entirely accurate and demonstrates…
Очень интересно! Здесь предложен новый универсальный бинарный формат файлов для хранения данных масс-спектрометрии. Не могли бы вы подробно рассказать об…