1.读取蛋白问题 读取无配体pdb文件(loadpdb complex.pdb)时,出现一堆 FATAL: Atom .R<ARG >.A<HD1 > does not have a type 错误,导致 check不过关,也无法 saveamberparm: 错误原因:AMBER不能识别用户PDB文件里特定残基(<ARG 18>)的H原子 解决方法:我遇到的问题是很多H原子都无法被识别,所以解决方法比较直接,删除所有氢,再根据AMBER的规则,重新添加H: 1) 使用

sustiva.pdb PDB: 1FKO Create parameter and coordinate files for Sustiva 1. 加氢: $ reduce sustiva.pdb > sustiva_h.pdb sed -i s/"EFZ"/"SUS"/g sustiva_h.pdb 加氢完毕后把文件内所有“EFZ”换为“SUS”. 2.转换为mol2格式: $ antechamber -i sustiva_new.pdb -fi pdb

Section 1: Preparing the PDB file 1EMA是本次教程所用的pdb,可以在PDB数据库下载. pdb4amber -i 1EMA.pdb -o gfp.pdb --dry --reduce pdb4amber命令用于amber输入pdb格式文件的准备. --dry会删除晶体结构中的水分子(WATER),--reduce会对pdb加氢(H).命令执行完成后需要对产生的gfp.pdb进行手工微调,1) 需要把文件中所有MSE更换为MET:2) 把所有SE 原子(Se)

Amber Zhao  Wed, Feb 25 2015 3:36 AM 很多用户在使用HDInsight的Pig功能时,发现有时很简单一个Pig Latin的relation会花费很长时间执行,当HDI使用MR框架时,由于Pig会根据具体的relation拆分成相应的Map和Reduce任务.根据Hadoop的MR框架如下特点,针对Reduce并行度的优化,会对Pig的作业有很大的性能影响. Hadoop的MR框架中有以下特点: Map的并行度个数是由输入文件来决定,而Reduce并行度的个数

详细请见AMBER官方文档第18章第6节(18.6) Amber16.pdf The settings can be summarized as follows: imin=1  Choose a minimization run ntx=1 Read coordinates but not velocities from ASCII formatted Inpcrd coordinate file irest=0 Do not restart simulation maxcyc=2000 Ma

@(js) reduce函数,是ECMAScript5规范中出现的数组方法.在平时的工作中,相信大家使用的场景并不多,一般而言,可以通过reduce方法实现的逻辑都可以通过forEach方法来变相的实现,虽然不清楚浏览器的js引擎是如何在C++层面实现这两个方法,但是可以肯定的是reduce方法肯定也存在数组的遍历,在具体实现细节上是否针对数组项的操作和存储做了什么优化,则不得而知. [TOC] 数组的reduce方法的应用 reduce方法有两个参数,第一个参数是一个callback,用于针对

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on

JavaScript - reduce方法 (Array) 解释:reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组 中的每个值(从左到右)开始合并,最终为一个值. 语法:arr.reduce(callback,[initialValue]) 参数: callback:执行数组中每个值的函数,包含四个参数 previousValue:上一次调用回调返回的值,或者是提供的初始值(initialValue) currentValue:数组中当前被处理的元素 index:当前

Array.prototype.reduce() 概述 reduce()方法是数组的一个实例方法(共有方法),可以被数组的实例对象调用.reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值. 语法 arr.reduce(callback[, initialValue]) {} 参数 回调函数中可以传递四个参数. previousValue:上一次调用回调函数返回的值,或者是提供的初始值(initialValue) current

  1.变量可以指向函数,也可以使用变量和参数的形式完成函数调用.   2.那么函数名是什么呢?函数名其实就是指向函数的变量!对于abs()这个函数,完全可以把函数名abs看成变量,它指向一个可以计算绝对值的函数!   3.可以对__builtin__模块中进行修改,则abs变量指向也会改变.   4.高阶函数就是将一个函数作为另一个函数的参数.   5.map()函数解释:接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterat

reduce().filter().map().some().every()....展开属性   这些概念属于es5.es6中的语法,跟react+redux并没有什么联系,我们直接在https://developer.mozilla.org/en-US/ 这里可以搜索到相关api文档. 但是redux的官方示例中包含了这些语法的用法,我们正好可以在程序中学习这些语法.这里全部默认使用es6的写法. 例子 这是官方的todomvc的例子(https://github.com/lewis617/r

数组经常用到的方法有push.join.indexOf.slice等等,但是有一个经常被我们忽略的方法:reduce,这个方法简直强大的不要不要的. 我们先来看看这个方法的官方概述:reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值. 你一定也和我一样看的有点迷糊,其实reduce接收的就是一个回调函数,去调用数组里的每一项,直到数组结束. 我们来举个栗子大家就很明白了.假设我有一串数组,数组里放的全是数字,我要算出这些数字的

一.    控制hive任务中的map数:  1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个m

本文主要讲解三个问题:       1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数.       2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数.       3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递文件或文件夹.          (1) streaming 加载本地单个文

1.1函数式编程 面向过程编程:我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数,可以把复杂的任务分解成简单的任务,这种一步一步的分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 函数式编程:是使用一系列函数去解决问题,函数式编程就是根据编程的范式来的出想要的结果,只要是输入时确定的,输出就是确定的. 1.2高阶函数 能把函数作为参数传入,这样的函数就称为高阶函数. 1.2.1函数即变量 以python的内置函数print()为列,调用该函数一下代码 >>> pri

想使用NSInvocationOperation下载图片,然而并没有下载下来, NSData为nil, 还有报错:(打断点就报错) warning: could not load any Objective-C class information from the dyld shared cache. This will significantly reduce the quality of type information available. 现在这两个问题还没解决, 以后再看吧,先提交到g

一.概述 函数, 就是用一些语句组织起来实现一组特定的功能, 用来重复调用. 函数的作用及意义:最大化的重用代码和最小化的代码冗余以及对流程的分解. Python中有哪些函数: 内建的函数 第三方模块中的函数 自定义的函数 关于内置函数, 参考: http://python.usyiyi.cn/python_278/library/functions.html http://www.cnblogs.com/huangweimin/p/5619633.html 二.自定义函数 def语句声明, 函

最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机