估计阅读时长: 9 分钟因为一种单一的编程语言并不会覆盖到所有的适用场景的原因，在一个软件工程项目之中，采用多种语言进行混合编程是一种很常见的协作方式。例如，脚本化的语言，其非常适合于进行最顶层的应用开发，就像胶水一样用于将各种组件进行粘贴，但是脚本化的语言自身因为是基于其他的语言所构建，所以执行效率一般不会太好。对于底层组件，我们一般就会需要使用静态编译类型的非托管语言创建用于高性能数据处理的模块。对于这种需求的底层模块，我们一般可以采用C/C++/Rust来编写。 Order by Date Name Attachments rust • 162 kB • 190 click 2023年3月25日dyn-load • 67 […]
估计阅读时长: 8 分钟https://github.com/rsharp-lang/NRRD NRRD(Nearly Raw Raster Data)是一种用于存储类似于热图成像数据的文件格式。其实我们可以将NRRD看作为类似于bitmap之类的未压缩的原始光栅图像文件。只要我们有对应的解码方式，我们就可以像查看普通图片文件一样查看NRRD文件。 Order by Date Name Attachments raster__238 • 61 kB • 204 […]
估计阅读时长: 5 分钟在BILIBILI上观看视频：《【BioNovoGene Mzkit教程】代谢组学原始数据处理基础》 最近我在B站的视频页面下发现了这样的一条评论，面对质谱数据分析领域内的初学者的求教，其实自己也是非常的诚惶诚恐的。因为在视频中所使用的脚本语言是自己开发的一门新语言，所以可能给一些初学者造成了一部分的困扰哈哈😅😄😅😅。首先先对这个粉丝说一声抱歉哈。 针对上述的提问，我的回答大概是有以下的几点： Order by Date Name Attachments question_20230223 • 17 kB • 166 click […]
估计阅读时长: 5 分钟在工作之中可能会遇到需要进行两个网络图对象之间的相似度计算的情形：例如在质谱数据分析的化学信息学计算工作之中，我们在解析SMILES字符串得到分子图之后，可以基于图相似度比较计算方法来比较计算两个代谢物分子图之间的结构上的相似度。 Attachments pone.0078360.g003 • 2 MB • 276 click 2022年8月6日https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0078360
估计阅读时长: 31 分钟Like the original R language it does, the R# system just provides a runtime to running […]
估计阅读时长: 69 分钟Read on CodeProject: https://www.codeproject.com/Articles/5338916/Introducing-Rsharp-language With many years of do scientific computing works by VB.NET language, I'm […]
估计阅读时长: 4 分钟在代谢组学领域内，LCMS原始数据分析一般分为非靶向全扫原始数据，以及仅针对某些离子进行扫描的MRM靶向质谱数据。虽然二者都是基于LCMS方法进行实验，但是MRM靶向数据由于在事先已经通过实验确定，得到了Q1和Q3离子对信息，所以可以仅针对某一些特定代谢物进行检测。因为MRM数据是针对于某些代谢物检测的靶向数据，所以其XIC谱图在没有同分异构体存在的情况下，一般是很纯净的目标化合物的检测结果数据。所以在原始数据分离，定量计算方面都要比非靶向全扫结果数据要容易很多。 Order by Date Name Attachments xcms-logo-white • 183 kB • 237 click 2022年7月1日lcmspreproc_slides_1.2 • 136 […]
估计阅读时长: 7 分钟热图（Heat Map）是在二维空间中以颜色的形式显示一个现象的绝对量一种数据可视化技术。颜色的变化可能是通过色调或强度，给读者提供明显的视觉提示，说明现象是如何在空间上聚集或变化的。热图有两种完全不同的类别：聚集热图和空间热图。 在聚集热图中，幅度被排列成一个固定单元格大小的矩阵，其行和列是离散的现象和类别，行和列的排序是有意的，而且有些随意，目的是暗示聚集或描绘出通过统计分析发现的聚集。单元格的大小是任意的，但足够大，可以清晰可见。 相比之下，空间热图中某一量级的位置是由该量级在该空间中的位置所决定的，没有单元的概念，现象被认为是连续变化的。 Order by Date Name Attachments 2D-cubic-spline-interpolation-of-mass-profiles-from-1939-to-2354-UT-and-between-16 • 112 kB • 321 click […]
估计阅读时长: 7 分钟一般而言，进行全基因组的转录表达调控网络的建立，我们需要基于两个数据结果来完成： 目标基因的转录调控位点信息（Motif搜索结果，构成网络之中的节点） 转录调控位点相应的转录调控因子（Motif位点相关的转录调控因子，构成网络之中的边连接） Order by Date Name Attachments Xor • 271 kB • 234 click 2022年6月11日An […]
估计阅读时长: 12 分钟Motif是一段典型的序列或者一个结构。一般情况下是指构成任何一种特征序列的基本结构。通俗来讲，即是有特征的短序列，一般认为它是拥有生物学功能的保守序列，可能包含特异性的结合位点，或者是涉及某一个特定生物学过程的有共性的序列区段。比如蛋白质的序列特异性结合位点，如核酸酶和转录因子。 Order by Date Name Attachments Smith-Waterman-Algorithm-Example-Step3 • 8 kB • 232 click 2022年6月7日motifPilesHeatmap-1 • 227 […]
[…] 《为大语言模型运行添加工具调用》 […]
[…] 《从头创建一个DeepSeek客户端》 […]
[…] 在上面的工具调用消息数据结构中，我们可以清楚的看见有需要进行调用的工具名称，以及参数列表。当我们拿到这样子的调用信息后，就可以基于一定的规则找到需要执行的运行时中的函数来完成功能的实现。对于.NET平台上，我们一般是使用自定义属性加反射操作来解析相关的名称绑定结果。在.NET平台上对于这样子的一个根据调用信息来进行运行时解析和调用的方法，可以稍微参考《【Darwinism】Linux平台上的VisualBasic高性能并行计算应用的开发》的反射代码方法。 […]
[…] 在前面的文章《从头创建一个DeepSeek客户端》的请求消息的数据结构的基础上，我们在这里再增加一个工具信息的列表，在这个工具信息列表中，包括了工具的名称，工具的描述信息，以及工具的参数信息。对应的新增加的数据结构如下所示： […]
You have the gift of turning abstract thoughts into something tangible, allowing the reader to grasp concepts with clarity.