KofamScan-KEGG官方推荐的使用系同源和隐马尔可夫模型进行KO注释

news2024/11/15 12:04:29

文章目录

  • 简介
  • 安装
  • 使用
    • 输入蛋白序列
    • 输出detail-tsv格式
    • 输出detail格式
    • 输出mapper格式
  • 输出结果
    • detail和detail-tsv格式
    • mapper格式
    • 常用命令
    • tmp目录
  • 与emapper结果比较
  • 其他参数
  • 参考

简介

KofamScan 是一款基于 KEGG 直系同源和隐马尔可夫模型(HMM)的基因功能注释工具,可通过同源搜索和预先计算的自适应分数阈值,将 KEGG 同源物(KOs)分配给蛋白质序列的隐马尔可夫模型(KOfam)数据库。在线版本可在 https://www.genome.jp/tools/kofamkoala/ 上获取。KofamKOALA 比现有的 KO 分配工具更快,其准确性可与性能最好的工具相媲美。KofamKOALA 的功能注释有助于将基因与 KEGG 通路图等 KEGG 资源联系起来,并促进分子网络的重建。

安装

# 软件
(base) [yut@io02 ~]$ mamba install  -c bioconda kofamscan
# 数据库
# filezila打开ftp.genome.jp看一下最新版数据库更新时间
mkdir -p KoFamDB20231025
cd KoFamDB20231025
#数据库:
wget ftp://ftp.genome.jp/pub/db/kofam/ko_list.gz
wget ftp://ftp.genome.jp/pub/db/kofam/profiles.tar.gz
gunzip ko_list.gz
tar xvzf profiles.tar.gz

使用

输入蛋白序列

查询文件是包含一个或多个氨基酸序列的 FASTA 文件。不能使用核苷酸序列。每个序列必须有一个唯一的名称。序列名称是介于标题符号(“>”)和第一个空白字符(空格、制表符、换行符等)之间的字符串。请勿在">"之后使用空格。

(base) [yut@node01 TestData]$ grep -c ">" GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa
2486 # 蛋白数量

输出detail-tsv格式

time exec_annotation -p ~/Database/KoFamDB20231025/profiles -k ~/Database/KoFamDB20231025/ko_list --cpu 10 --tmp-dir . -E 1e-5 -f detail-tsv -o GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_detail-tsv.tsv GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa &>GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_detail.log

# -p与-k为上述数据库配置文件
# -E 为e-value
# -f为输出格式,包括:
-f, --format <format>      Format of the output [detail]
      detail:          Detail for each hits (including hits below threshold)
      detail-tsv:      Tab separeted values for detail format
      mapper:          KEGG Mapper compatible format
      mapper-one-line: Similar to mapper, but all hit KOs are listed in one line
# 3m18.871s

输出detail格式

(base) [yut@node01 TestData]$  time exec_annotation -p ~/Database/KoFamDB20231025/profiles -k ~/Database/KoFamDB20231025/ko_list --cpu 10 --tmp-dir . -E 1e-5 -f detail -o GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_detail_format.tsv  GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa &>GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_detail.log&
# real    3m0.691s

输出mapper格式

(base) [yut@node01 TestData]$  time exec_annotation -p ~/Database/KoFamDB20231025/profiles -k ~/Database/KoFamDB20231025/ko_list --cpu 10 --tmp-dir . -E 1e-5 -f mapper -o GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_mapper_format.tsv  GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa &>GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_mapper.log&
# real    3m13.254s

输出结果

detail和detail-tsv格式

(base) [yut@node01 TestData]$ head GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_detail-tsv.tsv
#       gene name       KO      thrshld score   E-value "KO definition"
#       ---------       ------  ------- ------  ---------       -------------
*       GLGNCOCG_00001  K09946  28.63   105.8   3.2e-31 "uncharacterized protein"
*       GLGNCOCG_00002  K22441  90.53   175.7   2.4e-52 "diamine N-acetyltransferase [EC:2.3.1.57]"
        GLGNCOCG_00002  K03789  105.10  66.4    4.4e-19 "[ribosomal protein S18]-alanine N-acetyltransferase [EC:2.3.1.266]"
        GLGNCOCG_00002  K03828  117.57  66.1    4.1e-19 "putative acetyltransferase [EC:2.3.1.-]"
        GLGNCOCG_00002  K03825  113.37  57.6    1.7e-16 "L-phenylalanine/L-methionine N-acetyltransferase [EC:2.3.1.53 2.3.1.-]"
        GLGNCOCG_00002  K24217  175.13  55.7    6e-16   "L-amino acid N-acyltransferase [EC:2.3.1.-]"
        GLGNCOCG_00002  K09994  117.73  50.8    2.6e-14 "(aminoalkyl)phosphonate N-acetyltransferase [EC:2.3.1.280]"
        GLGNCOCG_00002  K15520  93.30   50.6    3.5e-14 "mycothiol synthase [EC:2.3.1.189]"
(base) [yut@node01 TestData]$ head GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_detail_format.tsv
# gene name           KO     thrshld  score   E-value KO definition
#-------------------- ------ ------- ------ --------- ---------------------
* GLGNCOCG_00001      K09946   28.63  105.8   3.2e-31 uncharacterized protein
* GLGNCOCG_00002      K22441   90.53  175.7   2.4e-52 diamine N-acetyltransferase [EC:2.3.1.57]
  GLGNCOCG_00002      K03789  105.10   66.4   4.4e-19 [ribosomal protein S18]-alanine N-acetyltransferase [EC:2.3.1.266]
  GLGNCOCG_00002      K03828  117.57   66.1   4.1e-19 putative acetyltransferase [EC:2.3.1.-]
  GLGNCOCG_00002      K03825  113.37   57.6   1.7e-16 L-phenylalanine/L-methionine N-acetyltransferase [EC:2.3.1.53 2.3.1.-]
  GLGNCOCG_00002      K24217  175.13   55.7     6e-16 L-amino acid N-acyltransferase [EC:2.3.1.-]
  GLGNCOCG_00002      K09994  117.73   50.8   2.6e-14 (aminoalkyl)phosphonate N-acetyltransferase [EC:2.3.1.280]
  GLGNCOCG_00002      K15520   93.30   50.6   3.5e-14 mycothiol synthase [EC:2.3.1.189]

(base) [yut@node01 TestData]$ sort -t $'\t' -k4 -n GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_detail-tsv.tsv|head
#       ---------       ------  ------- ------  ---------       -------------
#       gene name       KO      thrshld score   E-value "KO definition"
        GLGNCOCG_01738  K19152          0.5     1.9e+02 "small toxic protein IbsD"
        GLGNCOCG_02049  K21664          1.7     4.3     "KSHV latency-associated nuclear antigen"
        GLGNCOCG_02331  K21664          2.9     1.8     "KSHV latency-associated nuclear antigen"
        GLGNCOCG_00788  K21664          4.7     0.53    "KSHV latency-associated nuclear antigen"
        GLGNCOCG_01757  K19313          5.6     1.5     "aminocyclitol acetyltransferase [EC:2.3.-.-]"
        GLGNCOCG_01062  K16402          6.8     0.023   "soraphen polyketide synthase B"
        GLGNCOCG_00067  K16007          7.1     0.033   "8,8a-deoxyoleandolide synthase 1"
        GLGNCOCG_01945  K26748          7.2     0.27    "MFS transporter, AAHS family, 2,4-dichlorophenoxyacetate transporter"
 
# 有明确KO号的基因数量
(base) [yut@node01 TestData]$ awk '$1~/*/' GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_detail-tsv.tsv|wc -l
1216

(base) [yut@node01 TestData]$ echo|awk '{print 1216/2486*100}'
48.9139

可以看到detailj及detail-tsv格式是用制表符将所有比对的结果都输出,即除了满足阈值< 1e-5,同时也将大于该阈值的结果输出。总共7列,第一列是标记该基因是否分配到Knumber,带星号的表示有Knumber;第二列表示输入基因名称;第三列是KO号;第四列是阈值;第五列是得分,得分一般大于前面阈值列的就会有KO;第六列是E-value;第七列是KO definition。该基因组最终有48.91%的蛋白序列有KO注释。

mapper格式

(base) [yut@node01 TestData]$ head GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_mapper_format.tsv
GLGNCOCG_00001  K09946
GLGNCOCG_00002  K22441
GLGNCOCG_00003
GLGNCOCG_00004  K03286
GLGNCOCG_00005
GLGNCOCG_00006
GLGNCOCG_00007
GLGNCOCG_00008
GLGNCOCG_00009
GLGNCOCG_00010

# 一个基因注释到多个KO
(base) [yut@node01 TestData]$ grep GLGNCOCG_00297  GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_mapper_format.tsv
GLGNCOCG_00297  K13990
GLGNCOCG_00297  K00603
GLGNCOCG_00297  K01500
(base) [yut@node01 TestData]$ grep GLGNCOCG_00297  GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_detail_format.tsv
* GLGNCOCG_00297      K13990  507.67  749.9  4.5e-226 glutamate formiminotransferase / formiminotetrahydrofolate cyclodeaminase [EC:2.1.2.5 4.3.1.4]
* GLGNCOCG_00297      K00603  405.93  411.8  4.9e-124 glutamate formiminotransferase / 5-formyltetrahydrofolate cyclo-ligase [EC:2.1.2.5 6.3.3.2]
* GLGNCOCG_00297      K01500  201.63  215.6   7.4e-65 methenyltetrahydrofolate cyclohydrolase [EC:3.5.4.9]
  GLGNCOCG_00297      K01746  429.53   65.3   8.3e-19 formiminotetrahydrofolate cyclodeaminase [EC:4.3.1.4]
  GLGNCOCG_00297      K10740   25.77   10.7     0.042 replication factor A3

# 有KO的
(base) [yut@node01 TestData]$ awk -F"\t" '$2!=""' GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_mapper_format.tsv|wc -l
1216

mapper格式总共两列,第一列是基因ID,第二列是Knumber,没有注释到的为空,注意一个基因可能同时注释到多个KO。

  • mapper-one-line格式:类似上面的mapper格式,不一样的是一个基因如果有多个KO则以制表符分割放在同一行。
(base) [yut@node01 TestData]$ less GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_mapper-one-line_format.tsv
GLGNCOCG_00294  K07304
GLGNCOCG_00295  K01924
GLGNCOCG_00296  K01468
GLGNCOCG_00297  K13990  K00603  K01500
GLGNCOCG_00298
GLGNCOCG_00299
GLGNCOCG_00300
GLGNCOCG_00301
GLGNCOCG_00302
(base) [yut@node01 TestData]$ awk 'NF>2' GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_mapper-one-line_format.tsv|cat -A
GLGNCOCG_00069^IK13693^IK01079$
GLGNCOCG_00108^IK01417^IK20276$
GLGNCOCG_00297^IK13990^IK00603^IK01500$
GLGNCOCG_00486^IK03668^IK06079$
GLGNCOCG_00489^IK06079^IK03668$
GLGNCOCG_00776^IK00027^IK00029$
GLGNCOCG_00998^IK25153^IK25151$

常用命令

参数:evalue:1e-5(the ORFs were searched against the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) database [48] using KofamScan version 1.2.0 (E-value < 10−5, score>predefined thresholds by KofamScan) [49]. 参考https://www.nature.com/articles/s41396-023-01546-2,https://microbiomejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40168-023-01621-y)
每行一个基因,一个基因多个KO则多行输出,不输出注释不到的基因,

(base) [yut@node01 TestData]$  time exec_annotation -p ~/Database/KoFamDB20231025/profiles -k ~/Database/KoFamDB20231025/ko_list --cpu 10  -E 1e-5 -f mapper --no-report-unannotated  -o GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_mapper_annot_format_1e-                 5.tsv  GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa &

tmp目录

  • 不写 --tmp-dir则默认在当前目录创建tmp目录,其下生成tabular目录,里面是所有KO的HMM信息。
  • 注意:如果使用parallel同时并行多个文件时,一定要为每个指定一个不同名称的目录,否则则会互相影响,输出不完整。
(base) [yut@node01 TestData]$ ls tmp
tabular
(base) [yut@node01 TestData]$ ll tmp/tabular/|head
总用量 51M
-rw-r--r-- 1 yut lzdx 2.4K 1116 11:17 K00001
-rw-r--r-- 1 yut lzdx 1.2K 1116 11:17 K00002
-rw-r--r-- 1 yut lzdx 2.3K 1116 11:17 K00003
-rw-r--r-- 1 yut lzdx 2.9K 1116 11:17 K00004
-rw-r--r-- 1 yut lzdx 1.4K 1116 11:17 K00005
-rw-r--r-- 1 yut lzdx 1.2K 1116 11:17 K00006
-rw-r--r-- 1 yut lzdx  997 1116 11:17 K00007
-rw-r--r-- 1 yut lzdx 2.8K 1116 11:17 K00008
-rw-r--r-- 1 yut lzdx 1.2K 1116 11:17 K00009
(base) [yut@node01 TestData]$ head tmp/tabular/K00001
#                                                               --- full sequence ---- --- best 1 domain ---- --- domain number estimation ----
# target name        accession  query name           accession    E-value  score  bias   E-value  score  bias   exp reg clu  ov env dom rep inc description of target
#------------------- ---------- -------------------- ---------- --------- ------ ----- --------- ------ -----   --- --- --- --- --- --- --- --- ---------------------
GLGNCOCG_00164       -          K00001               -            1.3e-52  177.0   0.4   1.5e-52  176.8   0.4   1.0   1   0   0   1   1   1   1 NADP-dependent alcohol dehydrogenase C
GLGNCOCG_00550       -          K00001               -            8.8e-48  161.1   1.0   9.8e-48  160.9   1.0   1.0   1   0   0   1   1   1   1 Alcohol dehydrogenase
GLGNCOCG_02093       -          K00001               -            1.1e-05   22.2   3.7   1.3e-05   21.9   3.7   1.1   1   0   0   1   1   1   1 NAD(P) transhydrogenase subunit alpha part 1
GLGNCOCG_00799       -          K00001               -            0.00063   16.4   1.5      0.16    8.4   0.3   2.2   2   0   0   2   2   2   2 Glutamate synthase [NADPH] small chain
GLGNCOCG_01761       -          K00001               -             0.0011   15.6   0.9    0.0019   14.8   0.3   1.6   2   0   0   2   2   2   1 Alanine dehydrogenase 2
GLGNCOCG_01061       -          K00001               -             0.0035   13.9   0.0    0.0057   13.2   0.0   1.4   1   0   0   1   1   1   1 UDP-N-acetyl-D-glucosamine 6-dehydrogenase
GLGNCOCG_01051       -          K00001               -             0.0053   13.3   0.3    0.0077   12.8   0.3   1.2   1   0   0   1   1   1   1 Glutamate dehydrogenase

与emapper结果比较

## emapper-2.1.9,evalue:default, 0.001;eggnog_5.02_database/eggnog_proteins.dmnd 
## /apps/anaconda3/envs/eggnog-mapper-2.1.9/bin/emapper.py -i GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa --cpu 20 -o emapper_out --override --temp_dir .
(base) [yut@node01 TestData]$ awk -F"\t"  'NR>1{print $1,$12}' emapper_out.emapper.annotations|grep ko|grep -v "#"|wc -l
1232

## kofamscan: evalue 1e-3
(base) [yut@node01 TestData]$  time exec_annotation -p ~/Database/KoFamDB20231025/profiles -k ~/Database/KoFamDB20231025/ko_list --cpu 10  -E 1e-3 -f mapper --no-report-unannotated  -o GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_mapper_annot_format_1e-3.tsv  GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa &

(base) [yut@node01 TestData]$ wc -l GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_mapper_annot_format_1e-3.tsv
1218 GCA_002343985.1_ASM234398v1_genomic.faa_kofamscan_mapper_annot_format_1e-3.tsv

emapper在1e-3的阈值下要比kofamscan在1e-5多16个基因的KO注释,然而当降低kofamscan的evalue到1e-3也仅多了两个基因的KO。
在这里插入图片描述

  • 对另外多个细菌基因组注释结果统计
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

其他参数

Usage: exec_annotation [options] <query>
  <query>                    FASTA formatted query sequence file
  -o <file>                  File to output the result  [stdout]
  -p, --profile <path>       Profile HMM database
  -k, --ko-list <file>       KO information file
  --cpu <num>                Number of CPU to use  [1]
  -c, --config <file>        Config file
  --tmp-dir <dir>            Temporary directory  [./tmp] # 不写的话默认是当前目录下创建tmp
  -E, --e-value <e_value>    Largest E-value required of the hits
  -T, --threshold-scale <scale>
                             The score thresholds will be multiplied by this value
  -f, --format <format>      Format of the output [detail]
      detail:          Detail for each hits (including hits below threshold) # 按照hit展示,一个基因可能有多个hits,默认格式。显示基因名称、分配的 K 编号、KO 的阈值、hmmsearch 分数和 E 值以及 KO 的定义。此外,如果得分高于阈值,则在行首添加星号 "*"。
      detail-tsv:      Tab separeted values for detail format # 制表符分隔与上面一样
      mapper:          KEGG Mapper compatible format # 两列,基因与KO
      mapper-one-line: Similar to mapper, but all hit KOs are listed in one line # 一个基因的多个hits在一行
  --[no-]report-unannotated  Sequence name will be shown even if no KOs are assigned
                             Default is true when format=mapper or mapper-all,
                             false when format=detail
  --create-alignment         Create domain annotation files for each sequence
                             They will be located in the tmp directory
                             Incompatible with -r
  -r, --reannotate           Skip hmmsearch
                             Incompatible with --create-alignment
  --keep-tabular             Neither create tabular.txt nor delete K number files
                             By default, all K number files will be combined into
                             a tabular.txt and delete them
  --keep-output              Neither create output.txt nor delete K number files
                             By default, all K number files will be combined into
                             a output.txt and delete them
                             Must be with --create-alignment
  -h, --help                 Show this message and exit

参考

Kofamscan
KofamKOALA: KEGG Ortholog assignment based on profile HMM and adaptive score threshold

    IF: 5.8 Q1 B3

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1223310.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

六个物联网安全提示,确保设备免受网络威胁

你的物联网安全措施是否足够强大&#xff0c;能够抵御潜在的网络威胁?如果没有&#xff0c;那么是时候提升物联网安全性以更好地保护设备了。 保护物联网(IoT)设备&#xff0c;对于保护个人数据和维护网络的完整性至关重要。 你的物联网安全措施是否足够强大&#xff0c;能够…

计算机系统基础>流水线

某指令流水线由5段组成&#xff0c;各段所需要的时间如下图所示。 连续输入100条指令时的吞吐率为&#xff08; &#xff09;。 吞吐率&#xff1d;需要处理的任务数/处理这些任务所需要的时间。 如港口的年货物吞吐率&#xff0c;就是讲1年时间内&#xff0c;处理了多少个集…

Lesson 03 C/C++内存管理

C&#xff1a;渴望力量吗&#xff0c;少年&#xff1f; 文章目录 一、C内存管理方式1. new/delete操作内置类型2. new和delete操作自定义类型 二、operator new与operator delete函数三、new和delete的实现原理1. 内置类型2. 自定义类型 四、内存泄漏1. 什么是内存泄漏2. 内存泄…

Python字典六种类型概述

1. 引言 看到这个标题&#xff0c;你可能会觉得奇怪&#xff0c;事实上在Python的标准库中共有6种字典类型&#xff01;在某些情形下&#xff0c;你可能会觉得标准的Python字典dict&#xff0c;并不能完全符合你的需求。在本文中&#xff0c;我们将讨论Python中其他5个鲜为人知…

[最新榜单] 智能手机数据恢复的 10 款最佳应用

当手机上的数据消失时&#xff0c;这让您感到非常难过。 由于事故而突然丢失重要的聊天记忆、照片和其他您想保留的东西的悲伤。 如果它没有被淹没&#xff0c;您可以使用数据恢复应用程序修复它。 在本文中&#xff0c;我们将解释一些有用的数据恢复应用程序。 数据恢复应用…

【LeetCode】每日一题 2023_11_18 数位和相等数对的最大和(模拟/哈希)

文章目录 刷题前唠嗑题目&#xff1a;数位和相等数对的最大和题目描述代码与解题思路思考解法偷看大佬题解结语 刷题前唠嗑 LeetCode? 启动&#xff01;&#xff01;&#xff01; 本月已经过半了&#xff0c;每日一题的全勤近在咫尺~ 题目&#xff1a;数位和相等数对的最大和…

【数据结构】树与二叉树(十九):树的存储结构——左儿子右兄弟链接结构(树、森林与二叉树的转化)

文章目录 5.1 树的基本概念5.1.1 树的定义5.1.2 森林的定义5.1.3 树的术语 5.2 二叉树5.3 树5.3.1 树的存储结构1. 理论基础2. 典型实例3. Father链接结构4. 儿子链表链接结构5. 左儿子右兄弟链接结构a. 定义树节点b. 创建树节点c. 使用左儿子右兄弟链接结构将树转化为二叉树d.…

从0开始学习JavaScript--JavaScript 表达式与运算符

JavaScript中的表达式和运算符是构建逻辑、进行计算的基础。本文将深入研究JavaScript中各类表达式&#xff0c;包括算术表达式、关系表达式、逻辑表达式&#xff0c;以及运算符的使用方法&#xff0c;并通过丰富的示例代码来帮助读者更全面地了解和运用这些概念。 算术表达式…

和鲸 ModelWhale 入驻华为蓝鲸应用商城,助力大模型时代 AI 赋能应用落地

近日&#xff0c;和鲸旗下数据科学协同平台 ModelWhale 成功入驻华为蓝鲸应用商城&#xff0c;这也是继和鲸与华为发布数据分析建模实训联合解决方案后的再度携手&#xff0c;标志着双方的合作进入更全面、更深入的新阶段。 华为蓝鲸应用商城是华为数据存储面向客户提供的一站…

【选题推荐】软件工程毕设选题可以选什么

文章目录 0 简介1 如何选题2 最新软件工程毕设选题3 最后 0 简介 学长搜集分享最新的软件工程业专业毕设选题&#xff0c;难度适中&#xff0c;适合作为毕业设计&#xff0c;大家参考。 学长整理的题目标准&#xff1a; 相对容易工作量达标题目新颖 1 如何选题 最近非常多的…

【Mysql】复合查询详解+实战操作(多表查询、自链接、子查询等)

&#x1f308;欢迎来到Python专栏 &#x1f64b;&#x1f3fe;‍♀️作者介绍&#xff1a;前PLA队员 目前是一名普通本科大三的软件工程专业学生 &#x1f30f;IP坐标&#xff1a;湖北武汉 &#x1f349; 目前技术栈&#xff1a;C/C、Linux系统编程、计算机网络、数据结构、Mys…

网络协议头分析及抓包三次挥手四次握手

数据的封装与传递过程 思考&#xff1a; 应用层调用send后&#xff0c;是如何把数据发送到另一台机器的某个进程的。接收的设备收到数据包后&#xff0c;如何处理给应用层&#xff1f; MTU &#xff1a; Maximum Transmit Unit 最大传输单元 物理接口&#xff08;数据链路层&am…

vmware workstation pro 17.5 安装 macos 13.5.2 虚拟机超详细图文教程

前言 本文很细&#xff0c;甚至有点墨迹&#xff0c;主要为了方便从来没用过 vmware 的新人&#xff0c;其实大部分步骤和正常安装虚拟机没有区别&#xff0c;详细贴图以方便大家对比细节 参考文章 感谢大佬们的无私分享 https://blog.csdn.net/qq_19731521/article/details…

Linux下非root用户安装CUDA

目录 前言 参考链接 步骤 一. 首先&#xff0c;需要查看系统版本&#xff1a; 二. 安装包下载。 下载CUDA&#xff1a; cuDNN下载 三. 开始安装CUDA和cuDNN 安装CUDA 修改环境变量 安装 cuDNN 查看是否安装成功&#xff0c;输入nvcc -V 前言 由于一些代码实现&…

基于社会群体算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于社会群体算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于社会群体算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于社会群体优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要&#xff1a;针对PNN神…

Google大法好

Google Search Central 前言&#xff1a; google的搜索方式&#xff1a; Google 是一款全自动搜索引擎&#xff0c;会使用名为“网页抓取工具”的软件定期探索网络&#xff0c;以找出可添加到 Google 索引中的网站。实际上&#xff0c;Google 搜索结果中收录的大多数网站都不…

BGP的基础知识

BGP——边界网关协议 IGP——内部网关协议——OSPF、RIP、ISIS EGP——外部网关协议——EGP、BGP 边界网关协议BGP是一种实现自治系统AS之间的路由可达&#xff0c;并选择最佳路由的路径矢量路由协议。目前在IPV4环境下主要使用BGPV4&#xff0c;目前市场上也存在BGPV4&…

uniapp优化h5项目-摇树优化,gzip压缩和删除console.log

1.摇树优化 勾选摇树优化,打包删除死代码 2.gzip压缩和删除console.log 安装插件webpack和compression-webpack-plugin webpack插件 npm install webpack4.46.0 --save-devcompression-webpack-plugin插件 npm install compression-webpack-plugin6.1.1 --save-devconst Com…

java+ 如何动态配置业务规则组

思路 1. 实现在页面上的动态配置规则组&#xff08;2张数据表枚举类serviceimplaction&#xff09; 2. 从数据库中表staffmoverules&#xff08;规则明细表&#xff09;或者staffmovetyperule&#xff08;规则组表&#xff09; &#xff0c;根据传入类型&#xff0c;取出规则编…

[C/C++]数据结构 栈和队列()

一:栈 1.1 栈的概念及结构 栈是一种特殊的线性表,其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作,进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶,另一端称为栈底,栈中的数据元素遵守先进后出的原则. 压栈:栈的插入操作叫做进栈/压栈/入栈,将数据插入栈顶 出栈:栈的删除操作也叫出…