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 • 258 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 • 262 click 2025年8月9日ffmpeg • […]
Hello blogger, thank you for sharing this post! We process a large number of metagenomic samples, and every time we…
谢博，您好。阅读了您的博客文章非常受启发！这个基于k-mer数据库的过滤框架，其核心是一个“污染源数据库”和一个“基于覆盖度的决策引擎”。这意味着它的应用远不止于去除宿主reads。 我们可以轻松地将它扩展到其他场景： 例如去除PhiX测序对照：建一个PhiX的k-mer库，可以快速剔除Illumina测序中常见的对照序列。 例如去除常见实验室污染物：比如大肠杆菌、酵母等，建一个联合的污染物k-mer库，可以有效提升样本的纯净度。 例如还可以靶向序列富集：反过来想，如果我们建立一个目标物种（比如某种病原体）的k-mer库，然后用这个算法去“保留”而不是“去除”匹配的reads，这不就实现了一个超快速的靶向序列富集工具吗？ 这中基于kmer算法的通用性和扩展性可能会是它的亮点之一。感谢博主提供了这样一个优秀的思想原型
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确实少有, 这么高质量的内容。谢谢作者。;-) 我很乐意阅读 你的这个技术博客网站。关于旅行者上的金唱片对外星朋友的美好愿望，和那个时代科技条件限制下人们做出的努力，激励人心。