1.粗粒化分子动力学的源码实现及源码修改
2.科学家开发一款MD小白友好型模拟工具
3.免费开源的在线 Markdown 编辑器
4.DMI指标中DI1和Dl2是什么意思？哪个代表pDI和MDl
5.市场软件指标精选更新：副图--“顶底伏击”（源码）
6.README.md 指南 如何编写 README.md：打造出色的开源项目文档

粗粒化分子动力学的实现及源码修改

       粗粒化分子动力学(CGMD)是一种提升时间空间计算尺度的算法，通过简化全原子模型为粗粒化粒子模型，分析使用代表性珠子代替原子，源码以及粗粒化力场进行牛顿力学计算，分析显著降低计算成本，源码尽管牺牲了一些原子级信息，分析源码素材站下载但在更大尺度上的源码计算预测效果较好。CGMD在有机体领域研究较多，分析但对于金属等材料的源码研究和力场开发相对不足。本文总结了过去的分析研究经历和发现。

       一、源码粗粒化实现原理

       CGMD依托分子动力学计算框架，分析需要计算粒子间的源码相互作用势进行牛顿迭代以获取粒子轨迹和相互作用力。建模和势函数是分析必须的，计算算法可直接沿用MD算法。源码金属粗粒化建模需要保持原有晶体结构，并使整体能量不变。以fcc铜为例，每个粗粒化珠子代表八个铜原子，建立粗粒化晶胞。势函数修改遵循总势能不变、粒子间对势不变的准则，总能量不变是粗粒化体系的基本前提，势函数修改简化计算假设。

       二、粗粒化实现过程

       粗粒化晶胞建模可使用atomsk工具或在lammps内部，调整晶胞晶格常数和原子质量。势函数修改较为复杂，以EAM势函数为例，需要调整势函数文件，包括元素原子序数、质量、晶格常数和类型声明，势函数矩阵的调整，以及通过插值方法获取未知点值，确保粗粒化珠子在不同距离上具有相同的势能。同时需要修改Nr和cutoff参数。

       三、lammps源码修改

       lammps源码修改集中在pair系列文件，对eam势函数文件进行调整，通过修改计算势能的函数，确保计算结果与粗粒化程度一致。jboss 源码在哪里将计算结果写入到force头文件中，方便调用。编译修改后的lammps源码，进行算例测试，验证计算结果。

       四、结果验证

       对单晶铜单轴拉伸算例进行计算，对比原MD结果。发现CGMD计算出现失真现象，原因在于使用的势函数过于粗糙。更换更精确的mishin势后，精度显著提高，但仍存在误差。分析误差原因，模型过小导致计算结果失真，而非单纯精度问题。线性插值方法精度较低，考虑使用更高精度的插值法进行势函数修改。

       五、结论

       实现CGMD计算工具的过程并不复杂，但需要考虑多个实现思路。CGMD在金属材料研究领域的应用前景良好，通过调整算法和参数，可以进一步提升计算精度和效率。后续研究可能涉及更高级的插值方法、更精确的势函数和对CGMD算法的优化。

科学家开发一款MD小白友好型模拟工具

       来自微信公众号分子动力学的文章报道了一项新进展，即科学家们在巴西朗多尼亚州联邦大学的生物信息与药化实验室Fernando Berton Zanchi团队开发了一款名为Visual Dynamics (VD) 的Web工具。这款工具旨在简化在GROMACS中的生物学模拟过程，使之更加用户友好。

       VD允许用户通过图形界面无须编程知识，提交自由形式或与配体结合的蛋白质模拟任务。模拟结束后，用户可下载包含图形分析和日志文件的资料。这款工具是基于Python的Flask框架开发的，其源代码可以在GitHub上免费获取，地址为：/LABIOQUIM/vi...

       自年分子动力学(MD)首次应用于生物学以来，随着计算能力的提升和编程技术的进步，MD在不断发展。尽管早期MD软件如GROMACS、AMBER和NAMD采用命令行界面(CLI)，titanium SDK 直播源码但现在，Web界面被视为GUI的进化。然而，MD的执行方式依然主要依赖于命令行，这给非专业用户带来了挑战。

       Visual Dynamics的出现解决了这个问题，它提供了两种模拟选项：独立的生物分子（如载脂蛋白）和生物大分子与小配体的相互作用。用户可以上传PDB文件，选择力场等参数，甚至下载包含执行命令的文本文件。对于在Web服务器上运行，只需点击“Execute”，整个过程将自动进行。

       模拟过程包括经典的准备、溶剂化等步骤，结果分析则通过Grace应用程序生成的图像，用户可以直观地查看。此外，VD支持在线下载日志文件和MDps文件，使得数据管理和分析更为便捷，即使是缺乏计算机技能的用户也能操作。这款工具的目标是降低MD应用的学习门槛，让研究者在无需担心技术细节的情况下，专注于数据分析。

免费开源的在线 Markdown 编辑器

       Markdown 是一种轻量级标记语言，广泛应用于文档编写和网页发布。许多人利用其简洁特性进行文章创作。对于寻求 Linux 环境下 Markdown 编辑器的用户，已有多款编辑器可供选择。然而，对于那些不希望在本地安装额外软件，或追求在线协作、发布集成、笔记同步的用户，免费开源的在线 Markdown 编辑器则成为理想选择。

       在线 Markdown 编辑器通过提供一系列高级功能，简化了 Markdown 文档的创建和协作过程。它们支持实时预览、发布到各类平台、同步至云端服务等，满足用户在多种场景下的ios腾讯新闻 源码需求。

       本篇文章将为你推荐五款免费开源的在线 Markdown 编辑器，它们在功能、易用性等方面各具特色，可满足不同用户的需求。

       1. StackEdit

       StackEdit 是最受欢迎的开源在线 Markdown 编辑器之一，提供直观的用户界面和丰富功能，包括协作能力、文档同步至 Blogger、WordPress、GitHub 等平台。它支持 LaTeX 数学表达式、UML 图等 Markdown 扩展，界面友好，支持离线工作，且可离线使用 Chrome 应用程序和扩展。

       用户可轻松导入和导出文件，StackEdit 的 GitHub 仓库提供源代码，便于部署到服务器。

       2. Dillinger

       Dillinger 是另一个有趣的开源在线 Markdown 编辑器，支持与 Dropbox、GitHub、Medium 等服务的链接，方便文件管理。与 StackEdit 相比，Dillinger 的界面较为简洁，不支持 LaTeX 表达式或图表扩展，适合简单在线 Markdown 编辑需求。Dillinger 也支持 Docker 容器部署，GitHub 页面提供更多技术细节。

       3. Write.as

       Write.as 基于自由开源软件 WriteFreely 开发，允许用户在服务器上托管服务。它支持基本的 Markdown 功能，并提供了付费订阅以解锁额外功能。Write.as 与 Mastodon、ActivityPub 等社交平台集成，支持轻松关注和分享博客文章。GitHub 页面提供了更多关于 WriteFreely 的信息。

       4. Editor.md

       Editor.md 是一个功能丰富的开源 Markdown 编辑器，支持嵌入自定义网页。它提供实时预览、GitHub 风格的jquery each()源码分析 Markdown 支持，具备所见即所得的编辑器功能，支持表情符、LaTeX 表达式、流程图等。用户可选择自托管服务，GitHub 页面提供详细部署信息。

       5. CodiMD

       CodiMD 是一个开源在线 Markdown 编辑器，提供实时协作功能。基于 HackMD 的源代码，CodiMD 提供演示实例进行测试，并支持黑暗模式，易于使用。计划在未来的发布版本中更名“HedgeDoc”。GitHub 页面提供关于 Docker/Kubernetes 部署和其他手动配置选项的信息。

       6. Wri.pe

       Wri.pe 是一款简单开源在线 Markdown 编辑器，具有实时预览和笔记导出功能。尽管不再维护，但仍然可用。Wri.pe 的特点是用户体验友好，支持 Dropbox/Evernote 导出。对于寻求轻量级在线 Markdown 编辑工具的用户，Wri.pe 是一个不错的选择。

       此外，推荐 Markdown Web Dingus 和 Markdown Journal 等工具，尽管 Markdown Journal 已停止开发，但 Markdown Web Dingus 由 Markdown 语言的创造者提供，适用于在线 Markdown 编辑和预览。

       在线 Markdown 编辑器为用户提供了灵活的创作环境，支持多种功能，满足从个人到团队协作的不同需求。选择适合自己的在线 Markdown 编辑器时，应考虑功能、易用性、协作能力、平台集成以及是否需要部署至服务器等因素。

DMI指标中DI1和Dl2是什么意思？哪个代表pDI和MDl

       看图分析DI1代表PDI，DI2代表MD，DMI指标叫动向指标，可以这么理解，PDI代表多方，MDI代表空方，股价上升是PDI大于MDI成多头趋势，股价下跌时，MDI大于PDI空头趋势。

       DMI指标又叫动向指标或趋向指标，其全称叫“Directional Movement Index，简称DMI”，也是由美国技术分析大师威尔斯·威尔德（Wells Wilder）所创造的，是一种中长期股市技术分析（Technical Analysis）方法。

       DMI指标是通过分析股票价格在涨跌过程中买卖双方力量均衡点的变化情况，即多空双方的力量的变化受价格波动的影响而发生由均衡到失衡的循环过程，从而提供对趋势判断依据的一种技术指标。

指标原理

       DMI指标的基本原理是在于寻找股票价格涨跌过程中，股价藉以创新高价或新低价的功能，研判多空力量，进而寻求买卖双方的均衡点及股价在双方互动下波动的循环过程。在大多数指标中，绝大部分都是以每一日的收盘价的走势及涨跌幅的累计数来计算出不同的分析数据，其不足之处在于忽略了每一日的高低之间的波动幅度。

       比如某个股票的两日收盘价可能是一样的，但其中一天上下波动的幅度不大，而另一天股价的震幅却在%以上，那么这两日的行情走势的分析意义决然不同，这点在其他大多数指标中很难表现出来。而DMI指标则是把每日的高低波动的幅度因素计算在内，从而更加准确的反应行情的走势及更好的预测行情未来的发展变化。

市场软件指标精选更新：副图--“顶底伏击”（源码）

       市场软件指标精选更新：副图--“顶底伏击”（源码）

       DIR:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,));

       VIR:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),);

       ER:=DIR/VIR;

       CS:=SMA(ER*(2/3-2/)+2/,3,1);

       CQ:=CS*CS*CS;

       裁决:=EMA(MA(CLOSE,-CS*),2);

       AS:=;

       AD:=;

       CD:=C/裁决*;

       OD:=OPEN/裁决*;

       OH:=H/裁决*;

       OL:=L/裁决*;

       STICKLINE(CD≥OD,OD,CD,2,0),COLORDD;

       STICKLINE(CD≥OD,OD,CD,1,0),COLORFF;

       STICKLINE(CD≥OL,OL,OH,0,0),COLORFF;

       STICKLINE(CD

       STICKLINE(CD

       STICKLINE(CD

       A1:=OL

       A2:=C>O;

       A3:=CROSS(CD,AS);

       XG:=A1 AND A2 AND A3;

       DRAWICON(XG,OL,);

       M5:=MA(C,5);

       M:=MA(C,);

       M:=MA(C,);

       M:=MA(C,);

       M:=MA(C,);

       MD:=MAX(M5,MAX(M,MAX(M,MAX(M,M))));

       MN:=MIN(M5,MIN(M,MIN(M,MIN(M,M))));

       MJ:=(MD-MN)/C<=0.;

       DIF:=EMA(CLOSE,)*-EMA(CLOSE,)*;

       DEA:=EMA(DIF,9)*;

       XG2:=MJ AND CROSS(DEA,DIF);

       DRAWICON(XG2,AS,);

       注：平台目前更新的有关公式源码，部分提示编码错误的，是为了避免业内叨唠，大家看好有意，可以线下，联系我们这边。在线即回！

       最后感谢平台予以机会，见证成长，喜欢加关注，感谢点赞支持哈！市场若有可期，希望越来越好！

       免责声明：指标来源网络收集和会员提供，仅供学习和研究使用，不得用于商业或者非法用途。文中观点，主观性较强，仅供股友参考。据此操作，风险自负！

README.md 指南 如何编写 README.md：打造出色的开源项目文档

       在开源社区中，一个卓越的README.md文件如同导航灯塔，引导初次接触的开发者和用户探索项目的核心价值和使用方法。就像圣埃克苏佩里笔下的小王子所说：“唯有用心，才能洞察真实。”（"One sees clearly only with the heart."）

       README.md的重要性不言而喻，它是项目的入口，更是项目的名片。它通过清晰地展示项目目标、功能和操作指南，帮助潜在用户迅速判断项目的价值和适用性，从而决定参与或使用。

       如同Steve McConnell在《Code Complete》中强调的，优秀的文档是提升软件质量的关键。它减少了开发过程中的错误，提升效率。一个包含项目标题、描述、安装步骤、使用示例、贡献指南和许可证等的完整README，帮助读者全面理解项目。

       项目标题和描述是核心内容，一个吸引人的标题，如"UltraPlayer：极致音视频体验"，简洁而富有吸引力，应如代码般能自我解释。描述则需详尽，如"C++Master：构建高性能应用的高效C++库"，清晰地表述项目功能和目标。

       安装和使用说明是引导用户入门的关键。详细步骤，如下载、配置、运行示例，让读者能顺利操作。正如编程原则：“代码的清晰是优秀软件的基础。”

       在选择标题和编写描述时，借鉴《代码大全》的建议，做到简洁、吸引人。例如，视频播放器项目，标题可以是"超简单音视频播放"，描述介绍其功能和优势。

       文档的每个部分都需精心设计，比如，提供实例代码、数据结构可视化片段，使用户一目了然。例如，展示如何在二叉树上插入元素，如同说：“好的代码，是为人类阅读的。”

       项目结构和文件组织则需逻辑清晰，如源代码、文档、测试分开存放。《代码大全》提倡的目录结构能提升开发者效率。每个文件和目录都有其独特功能，如源代码文件夹、API文档，就像人体的各个器官各司其职。

       贡献指南鼓励用户参与，如明确提交代码标准和流程，强调代码质量。正如《人月神话》所说：“好的程序员写可维护的代码。”

       最后，选择合适的开源许可证，如MIT，确保项目的使用和共享规则明确，体现合作精神。同时，提供****，感谢贡献者，打造积极的社区氛围，正如《人类简史》所说：“合作是人类成功的关键。”

       总的来说，编写出色的README.md，既要体现项目的核心价值，又要易于理解和操作，是创建成功开源项目的基础。希望这个指南能帮助你构建清晰、有用的文档，促进项目的繁荣和参与者的成长。如果你觉得有价值，别忘了收藏和分享，你的支持是我持续分享的动力。

链桨PaddleDTX系列 - xdb源码分析(一)

       本文基于链桨开源master分支，分析xdb模块代码。最新commit为4eee7caeebc0febdc。

       xdb是基于区块链的去中心化存储系统，它实现了文件存储、文件摘要上链、副本保持证明、健康状态监控、文件迁移等功能。在代码结构上，主要包含以下部分：

       blockchain模块：此模块负责实现xdb与区块链网络的交互。目前，xdb支持的区块链网络包括Xuperchain(xchain)和Fabric。以Xuperchain为例，xchain模块中的xchain.go文件包含了初始化xchain客户端的相关功能。

       client模块：作为xdb的客户端工具，client模块使得用户可以通过与xdb server进行交互来实现文件操作。具体实现细节在client/http/http.go文件中。

       cmd模块：这是xdb的命令行工具，通过client请求server服务，支持的功能包括文件上传、下载、查询等操作。关于cmd模块的详细用法，参考cmd/client/README.md文档。

       总的来说，xdb模块的代码结构清晰，功能全面，为去中心化存储提供了强大支持。通过本文的分析，可以更直观地理解xdb模块的实现原理和使用方法。

消息摘要算法MD2详解

       数据摘要算法是Hash算法中用于验证数据完整性的分支，是数字签名算法的基础。常见的消息摘要算法包括MD、SHA和MAC等。MD系列算法包含了MD2、MD4和MD5算法。MD5算法虽在年被破解，但MD2作为其中最简单的算法，也值得深入研究。

       MD2算法的流程包括数据划分、数据填充、追加校验码以及处理分组得到MD2码。数据先分组为字节，不足则填充到字节的倍数，再追加字节校验码，然后逐组处理直至得到MD2码。MD4和MD5的处理流程类似，但分组长度变为字节，MD函数不同。

       MD2函数的计算涉及开辟缓冲区、进行S盒变换和位异或操作。首先初始化字节t为\0，通过S盒变换和位异或操作更新缓冲区，进行轮计算后，取前个字节作为输出。S盒变换为查表替换过程。

       校验码计算流程与MD2函数相似，但只需进行一轮计算。计算过程同样使用S盒变换。

       MD2算法虽然看似复杂，但通过阅读RFC中的源码实现，结合思考，仍能理解其计算过程。本文仅介绍了MD2算法的基本流程、函数计算及校验码计算，后续计划撰写MD5算法及其破解、SM3算法的相关内容。

       参考文献：[1] Kaliski, B., "MD2 Message-Digest Algorithm", RFC DEC, RSA Laboratories, April .