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 • 460 click 2025年8月9日ffmpeg • […]
[…] 在前面的一篇《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》博客文章中，针对所注释得到的微生物基因组代谢信息，进行基于TF-IDF的向量化嵌入之后。为了可视化向量化嵌入的效果，通过UMAP进行降维，然后基于降维的结果进行散点图可视化。通过散点图可视化可以发现向量化的嵌入结果可以比较好的将不同物种分类来源的微生物基因组区分开来。 […]
😲啊？
谢老师，写快点呀，在看着你更新文章呢。
[…] 最近的工作中我需要按照之前的这篇博客文章《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》中所描述的流程，将好几十万个微生物基因组的功能蛋白进行酶编号的比对注释，然后基于注释结果进行向量化嵌入然后进行数据可视化。通过R#脚本对这些微生物基因组的蛋白fasta序列的提取操作，最终得到了一个大约是58GB的蛋白序列。然后将这个比较大型的蛋白序列比对到自己所收集到的ec number注释的蛋白序列参考数据库之上。 […]
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