柔性扫描是指被扫描的坐标变化后，固定被扫描的坐标优化分子结构，相当于做一系列限制性优化。刚性扫描所需的计算资源更少，但是由于刚性扫描只考虑了一个自由度，其计算结果对势能面的描述不如柔性扫描更真实。...丁烷分子的结构如下所示，由丁烷分子的三维结构可知，被扫描的内坐标应该选取1-5-8-11二面角。 ?...柔性扫描不像刚性扫描一样在文件末尾以两列的形式给出扫描变量和能量，若要取出能量，可以借助GaussView，在上述图势能曲线处右击，选择Save Data，即可将扫描变量与能量写入txt文件中。...柔性扫描势能曲线与刚性扫描得到的势能曲线形状相同，但是由于进行过限制性优化总体能量更低，而且几个势能面上的极大值相对能量也有差别。将势能曲线中的最高点作为初猜做过渡态搜索，依然可以搜索到相应过渡态。...读者可以自行将柔性扫描与刚性扫描的结果做比较。 二维势能面柔性扫描 Gaussian除了支持一维势能面扫描外，还支持多维的势能面扫描，这里以二维势能面扫描为例。
限流是对稀缺资源访问时，比如秒杀，抢购的商品时，来限制并发和请求的数量，从而有效的进行削峰并使得流量曲线平滑。...，但是在临界区地方会出现10ms，集中访问2000次的特例，这样就有可能造成系统瘫痪，因为在流量曲线上并不平滑。...滑动窗口是对固定时间窗口的一种改动，改进后的算法可以保证任意时间窗口内都不会超过允许的最大值，这样可以让流量曲线更加平滑，但是实现滑动窗口算法会稍加复杂，并且维持的会话状态会多一点，所以相对来说会更占内存...当然，你会说我可以继续做多层级的优化，除了限制1s内的总请求数，我还可以继续追加规则，比如与10ms内的流量继续做限制，使得曲线更加平滑。...（2）速率限制 令牌桶：限制平均流入速率，允许一定程度的突发请求（支持一次拿多个令牌） 漏桶：限制常量流出速率（流出速率是固定值），从而平滑突发流入速率 （3）丢包问题 其实丢包不丢包，完全取决于设计，
这大大提高了计算效率，相比基于DL的方法DLPacker和基于物理的RosettaPacker，推理时间减少了超过100倍。...尽管其中许多方法已经取得了成功，但使用搜索启发式方法和离散采样过程可能会限制其准确性。在一系列互补的研究中，已经开发出了许多用于固定骨架蛋白质设计（通常称为蛋白质逆向折叠）的机器学习方法。...在图2中，作者展示了该指标与真实侧链plDDT以及侧链rmsd和二面角误差之间的强相关性。 图 2 实验 表 1 作者首先比较CASP13和CASP14测试集上的平均rmsd和二面角准确性。...与DL方法DLPacker相比，作者的方法在所有中心性类别上的rmsd分数明显较低，尤其是在表面残基上改进最大，还在每个测试集上将整体二面角准确性提高了超过3%。...为了公平地将结构预测方法与侧链装配方法进行比较，作者限制在主文中仅考虑与原始结构的rmsd 最大为2.5 Å 的预测骨架。
距离几何限制 作者的第一个目标是在IEGMN层加入LAS距离限制，通过一个自定义的可微函数，称之为“LAS距离集合（DG）投影”。...对于一个固定构象X，如果转换后的坐标Z使得以下公式取得全局最小值，那么称Z满足LAS DG限制。 其中距离函数采用的是欧氏距离。因此，的定义就是进行固定次数T次梯度下降算法来最小化S。...作者使用了和现存方法近似的方法（不需要优化）：计算C可旋转键的二面角作为Z二面角冯·米塞斯分布的最大似然估计，公式化如下。 括号中前者是Z的二面角，后者是想要优化的C的二面角。...扩展了微调模型的EQUIBIND + Q在所有指标上超过或者和基线相匹配，同时EQUIBIND + Q和EQUIBIND + Q2保留了显著的推理速度，这使得作者的方法适用于极高通量的应用例如对数十亿分子库进行筛选...由于未校正的EQUIBIND-U产生的点云是不真实的分子。校正使用一个具有有效键长和角度的构象体﹐并改变其扭转角以最接近点云。
因此这里给出了一个新的方案，不使用Link1，让势能曲线可以直观地显示出来。...GIC使Gaussian用户可以自定义一些结构参数，如键长、键角、二面角等。在基础的结构参数上还可以用数学运算，如加减乘除、平方开方、三角函数等，定义更复杂的结构参数。...根据定义出的结构参数，我们可以做限制性优化，势能面扫描等等。 二、甲醛与水的加成反应 还是以甲醛与水的加成反应为例，介绍GIC输入文件的写法。 ?...在扫描过程中，每当我们有一个新的RCO，由于F的限制，我们总会得到相应的ROH。这就让ROH可以随RCO变化而变化。...三、三个水分子间的质子转移反应 下面以三个水分子间的质子转移反应为例，演示如何同时扫描多个坐标。 我们首先对三个水分子的团簇做结构优化，得到稳定结构。 ?
-1） = 2200ms 现在，第1秒同时接收到10个请求，但第2秒只有1个请求，此时QPS的曲线这样的： 如果使用队列模式做流控，所有进入的请求都要排队，以固定的200ms的间隔执行，QPS会变的很...平滑： 平滑的QPS曲线，对于服务器来说是更友好的。...，已经超过了我们设定的10。...再去sentinel查看实时监控的QPS曲线： QPS非常平滑，一致保持在10，但是超出的请求没有被拒绝，而是放入队列。因此响应时间（等待时间）会越来越长。...而在实际开发中，可能部分商品是热点商品，例如秒杀商品，我们希望这部分商品的QPS限制与其 它商品不一样，高一些。
漏桶算法的主要概念如下： 一个固定容量的漏桶，按照常量固定速率流出水滴； 如果桶是空的，则不需流出水滴； 可以以任意速率流入水滴到漏桶； 如果流入水滴超出了桶的容量，则流入的水滴溢出了（被丢弃），而漏桶容量是不变的...常规速率： 创建一个限流器，设置每秒放置的令牌数：2个。返回的RateLimiter对象可以保证1秒内不会给超过2个令牌，并且是固定速率的放置。...达到平滑输出的效果 public void test() { /** * 创建一个限流器，设置每秒放置的令牌数：2个。速率是每秒可以2个的消息。...* 返回的RateLimiter对象可以保证1秒内不会给超过2个令牌，并且是固定速率的放置。...限制的方法是使用了漏斗算法，每秒固定处理请求数，推迟过多请求。如果请求的频率超过了限制域配置的值，请求处理会被延迟或被丢弃，所以所有的请求都是以定义的频率被处理的。
平滑样条曲线 也类似于回归样条曲线，但是它们最小化平滑度惩罚的残差平方和准则 。 广义加性模型 允许扩展上述方法以处理多个预测变量。 多项式回归 这是扩展线性模型的最传统方法。...平滑样条线 在上一节中，我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...选择平滑参数Lambda 同样，我们求助于交叉验证。事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。...平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。 局部回归 局部回归涉及仅使用附近的训练观测值来计算目标点x 0 处的拟合度 。...为了适合更复杂的样条曲线 ，我们需要使用平滑样条曲线。 ## Loaded gam 1.09.1 绘制这两个模型 year 是线性的。我们可以创建一个新模型，然后使用ANOVA测试 。
，如图 -1： 滑动时间窗口算法是对固定时间窗口算法的一种改进，流量经过滑动时间窗口算法整形之后，可以保证任意时间窗口内，都不会超过最大允许的限流值，从流量曲线上来看会更加平滑，可以部分解决上面提到的临界突发流量问题...这里需要设置的比 10 次大一些)，两条规则同时限制，流量会更加平滑。...漏桶算法稍微不同与令牌桶算法的一点是：对于取令牌的频率也有限制，要按照 t/n 固定的速度来取令牌，所以可以看出漏桶算法对流量的整形效果更加好，流量更加平滑，任何突发流量都会被限流。...上述算法中当 n 比较小时，比如 50，间隔 20ms 才会向桶中放入一个令牌，而接口的访问在 1s 内可能随机性很强，这就会出现：尽管从曲线上看对最大访问频率的限制很有效，流量在细时间粒度上面都很平滑...所以，尽管越细的时间粒度限流整形效果越好，流量曲线越平滑，但也并不是越细越合适。
Cubic Spline就是一种常用的插值平滑算法，通过一系列的控制点得到一条连续平滑的轨迹。...image.png , i = 0, 1, …, n; b) 每一分段都是三次多项式函数曲线; c) 节点达到二阶连续; d) 左右两端点处特性（自然边界，固定边界，非节点边界） 根据已知点求出每段样条曲线方程中的系数...4n-2个方程，然而有4n个未知数，所以还需要对边界做些约束，所以需要对两端点 image.png 和 image.png 的微分加些限制。...选择不是唯一的，3种比较常用的限制如下。 a. 自由边界(Natural) image.png b....固定边界(Clamped) image.png 将上述两个公式代入方程组，新的方程组左侧为： image.png c.
方法 2.1 数据集 为了开发CLA模型，首先从PISCES中剔除956个蛋白链来创建一个小的高分辨率片段数据集，分辨率 0.999）。 ?...这些片段按预测的RMSD的升序排列，只保留最高的片段以确保每个位置选择的候选者数量（记录为“NC”）从未超过200.如果NC在某个位置小于50，这是尤其是当在截止阈值内预测的片段不足时，我们引入了两个额外的富集阶段...最初的Rosetta只允许长片段的固定长度。...其次，与贪婪浓缩步骤中可以招募无限数量片段的LRFragLib不同，DeepFragLib中的片段数量在每个位置限制在50到200之间。
前言 前文，我们分享了限流算法中的滑动窗口算法及其实践。尽管滑动窗口算法可以提供一定的限流效果，但它仍然受限于窗口的大小和时间间隔。 在某些情况下，突发流量可能会导致窗口内的请求数超过限制。...算法的原理很简单：它维护一个固定容量的漏桶，请求以不定的速率流入漏桶，而漏桶以固定的速率流出。如果请求到达时，漏桶已满，则会触发拒绝策略。...而漏桶则充当消费者，以固定的速率从队列中消费请求，就像从桶底的孔洞中不断漏出水滴。 消费的速率等于限流阈值，例如每秒处理2个请求，即500毫秒消费一个请求。...漏桶的容量就像队列的容量，当请求堆积超过指定容量时，会触发拒绝策略，即新到达的请求将被丢弃或延迟处理。算法的实现如下： 漏桶容量：确定一个固定的漏桶容量，表示漏桶可以存储的最大请求数。...漏桶速率：确定一个固定的漏桶速率，表示漏桶每秒可以处理的请求数。 请求处理：当请求到达时，生产者将请求放入漏桶中。 漏桶流出：漏桶以固定的速率从漏桶中消费请求，并处理这些请求。
缺点：流量曲线可能不够平滑，有“突刺现象”，如下图所示。这样会有两个问题： 一段时间内（不超过时间窗口）系统服务不可用。...请求来了之后会首先进到漏斗里，然后漏斗以恒定的速率将请求流出进行处理，从而起到平滑流量的作用。当请求的流量过大时，漏斗达到最大容量时会溢出，此时请求被丢弃。...特点分析 令牌桶算法是对漏桶算法的一种改进，除了能够在限制调用的平均速率的同时还允许一定程度的流量突发。 小结 我们对上述四种限流算法进行一下简单的总结。 计数器固定窗口算法实现简单，容易理解。...和漏斗算法相比，新来的请求也能够被马上处理到。但是流量曲线可能不够平滑，有“突刺现象”，在窗口切换时可能会产生两倍于阈值流量的请求。...漏斗算法能够对流量起到整流的作用，让随机不稳定的流量以固定的速率流出，但是不能解决流量突发的问题。令牌桶算法作为漏斗算法的一种改进，除了能够起到平滑流量的作用，还允许一定程度的流量突发。
_平滑样条曲线_ 也类似于回归样条曲线，但是它们最小化平滑度惩罚的残差平方和准则 。 _广义加性模型_ 允许扩展上述方法以处理多个预测变量。 多项式回归 这是扩展线性模型的最传统方法。...平滑样条线 我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...选择平滑参数Lambda 同样，我们求助于交叉验证。事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。...平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。 局部回归 局部回归涉及仅使用附近的训练观测值来计算目标点_x_ 0 处的拟合度 。...为了拟合更复杂的样条曲线 ，我们需要使用平滑样条曲线。 绘制这两个模型 year 是线性的。我们可以创建一个新模型，然后使用ANOVA检验 。
03、限流基本算法 3.1 固定窗口限流 3.1.1 算法介绍 固定窗口算法是一种简单直观的限流算法，其原理是将时间划分为固定大小的窗口，在每个窗口内限制请求的数量或速率。...稳定性较高：对于突发请求能够较好地限制和控制，稳定性较高。 易于实现速率控制：固定窗口算法可以很容易地限制请求的速率，例如每秒最多允许多少个请求。...限制条件：如果窗口内的请求计数超过了设定的阈值，即超过了允许的最大请求数，就拒绝该请求。 窗口滑动：随着时间的推移，窗口会不断滑动，移除过期的请求计数，以保持窗口内的请求数在限制范围内。...为了更好地平滑请求的流量，漏桶限流算法可以作为滑动窗口算法的改进。算法的原理很简单：它维护一个固定容量的漏桶，请求以不定的速率流入漏桶，而漏桶以固定的速率流出。...滑动窗口 平滑处理突发流量颗粒度更小，可以提供更精确的限流控制 实现相对复杂需要维护滑动窗口的状态存在较高的内存消耗 需要平滑处理突发流量的场景 漏桶算法 平滑处理突发流量可以固定输出速率，有效防止过载
如果开启了熔断，订单服务可以在下游调用出现部分异常时，调节流量请求，比如在出现10%的失败后，减少50%的流量请求，如果继续出现50%的异常，则减少80%的流量请求；相应的，在检测的下游服务正常后，首先恢复...计数器法： 将时间划分为固定的窗口大小，例如1s 在窗口时间段内，每来一个请求，对计数器加1。 当计数器达到设定限制后，该窗口时间内的之后的请求都被丢弃处理。...若当前窗口的区间计数器总和超过设定的限制数量，则本窗口内的后续请求都被丢弃。 漏桶算法： 如果外部请求超出当前阈值，则会在容易里积蓄，一直到溢出，系统并不关心溢出的流量。...从出口处限制请求速率，并不存在计数器法的临界问题，请求曲线始终是平滑的。...无法应对突发流量，相当于一个空桶+固定处理线程 令牌桶算法： 假设一个大小恒定的桶，这个桶的容量和设定的阈值有关，桶里放着很多令牌，通过一个固定的速率，往里边放入令牌，如果桶满了，就把令牌丢掉，最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小
如果开启了熔断，订单服务可以在下游调用出现部分异常时，调节流量请求，比如在出现10%的失败后，减少50%的流量请求，如果继续出现50%的异常，则减少80%的流量请求；相应的，在检测的下游服务正常后，首先恢复...计数器法：将时间划分为固定的窗口大小，例如1s在窗口时间段内，每来一个请求，对计数器加1。当计数器达到设定限制后，该窗口时间内的之后的请求都被丢弃处理。该窗口时间结束后，计数器清零，从新开始计数。...若当前窗口的区间计数器总和超过设定的限制数量，则本窗口内的后续请求都被丢弃。漏桶算法：如果外部请求超出当前阈值，则会在容易里积蓄，一直到溢出，系统并不关心溢出的流量。...从出口处限制请求速率，并不存在计数器法的临界问题，请求曲线始终是平滑的。...无法应对突发流量，相当于一个空桶+固定处理线程令牌桶算法：假设一个大小恒定的桶，这个桶的容量和设定的阈值有关，桶里放着很多令牌，通过一个固定的速率，往里边放入令牌，如果桶满了，就把令牌丢掉，最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小
平滑样条曲线 也类似于回归样条曲线，但是它们最小化平滑度惩罚的残差平方和准则 。 广义加性模型 允许扩展上述方法以处理多个预测变量。 多项式回归 这是扩展线性模型的最传统方法。...平滑样条线 我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...选择平滑参数Lambda 同样，我们求助于交叉验证。事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。...平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。 局部回归 局部回归涉及仅使用附近的训练观测值来计算目标点_x_ 0 处的拟合度 。...为了拟合更复杂的样条曲线 ，我们需要使用平滑样条曲线。 绘制这两个模型 year 是线性的。我们可以创建一个新模型，然后使用ANOVA检验 。
简单移动平均（SMA）： 简单移动平均是一种通过计算数据点在一个固定窗口内的平均值来平滑数据的方法。窗口的大小决定了平滑程度。...趋势分析：多项式拟合可用于识别数据中的趋势，例如线性趋势（一阶多项式）、二次趋势（二阶多项式）或更高阶的趋势。曲线拟合：多项式拟合可用于拟合实验数据，以获得与理论模型或理论曲线的最佳拟合。...它的特点是平滑、连续，由控制点（Control Points）定义，可以用于创建平滑曲线或路径。贝塞尔曲线最常见的形式是二次贝塞尔曲线和三次贝塞尔曲线，分别由2个和3个控制点定义。...Smoothing）是一种非参数的数据平滑方法，通常用于拟合或平滑散点数据，以捕获数据的局部趋势和模式。...Savitzky-Golay滤波的主要特点包括：局部拟合：Savitzky-Golay滤波器使用一个固定大小的局部窗口来拟合多项式，通常窗口大小为奇数。
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