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 • 472 click 2025年8月10日Boids • […]
[…] 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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