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 • 634 click 2023年3月25日dyn-load • 67 […]
估计阅读时长: 6 分钟之前在阅读一个使用rust语言编写的contour tracing算法模块的源代码的时候，其中有一个向量的左旋以及右旋的操作。这个操作的具体的含义是和在算法中的轮廓边缘像素的读取方向有关：因为访问方向是一个二维平面的概念，但是在代码中我们只能够使用一个一维的数组的来存储这个二维的信息。所以在这段rust代码之中，作者很巧妙的使用了向量的左旋以及右旋操作来实现一维数组中对二维平面上的方位的访问操作。 Order by Date Name Attachments RotateVector • 30 kB • 684 click 2021年9月16日Full • […]
[…] 对于基于ec number来生成层级数据，我们直接使用《酶EC编号结构解析》文章末尾所展示的层级数据生成函数来实现。 […]
[…] 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。 […]