Linear Algebra," International Symposium on Computing in Object-Oriented Parallel Environments, 1998; and "Modern Software Tools in Scientific Computing," A Modern Framework for Portable High-Performance Numerical Linear Algebra, Birkhauser, 1999, both by Jeremy G. Siek and Andrew Lumsdaine). The most important aspect of designing the library was to define an interface that allowed for maximum flexibility. This is a list of our initial requirements:
Provide a collection of useful generic graph algorithms.
Enable almost any underlying graph data structure to be used with the generic graph algorithms.
Provide a single generic interface to access graph vertex and edge properties, while at the same time not prescribing how the properties are stored in memory.
Provide a mechanism for user-defined extensions to graph algorithm functionality (that is, the way functors make STL algorithms extensible).
Define a syntax and naming scheme that is a close match to existing libraries and to notations used in graph algorithm literature.
The Graph Traversal Interface
When designing a generic library, one starts by analyzing how the data structures are used in the algorithms. Listings One, Two, Three, and Four show pseudocode for simple algorithms that demonstrate different ways graph structures are typically accessed. (The initialization step has been omitted from the algorithms. Also, the depth-first search algorithm [Listing One] does not show the operations that would be invoked to do some useful task during the search.) The access patterns can be categorized as follows:
Traverse all of the vertices in a graph.
Traverse all of the edges in a graph.
For some vertex, visit the out-edges.
For some vertex, visit the adjacent vertices. (Accessing adjacent vertices is really the same access
pattern as for out-edges. The adjacent vertex is just the target vertex of the out-edge.)
Access the edge (if it exists) connecting vertex u and v.
The pseudocode from the graph algorithms and the derived categories of graph traversal provide a reasonable basis for defining the actual interface to be used by the generic algorithms. The only real challenge in defining the interface is in taking care not to define (prescribe) too much. For example, an object-oriented approach to a graph library interface might define a particular vertex list class to provide access to all the vertices in a graph:
class Graph {
// ...
list
// ...
};
However, in the interest of flexibility, we do not necessarily want to define the graph interface based on a particular set of classes. Instead, we should define a set of minimal requirements that any type must meet to be considered a graph. As with STL iterators, the requirements are expressed as a set of valid expressions and associated types (that are accessed through a traits class). We use the term "concept" to refer to a collection of these requirements. By defining the interface in this way we greatly increase the opportunities
for reuse. Many different graph data structure implementations (typically optimized for different situations) can all share this common interface and be used by the same generic algorithms. The interface we present here is the third revision of the graph interface. With each revision we have fine-tuned the interface to be more generic and easier to use. This revision (which should be the final one) is a result of collaborations with Dietmar Kühl and other members of the Boost group whom we are working with to define a standard graph interface.
As with the iterator concepts of the STL, we factor the graph into several concepts (InputIterator, RandomAccessIterator, etc). This enables us to succinctly state the requirements for algorithms without overstating them.
The graph concepts are listed in Figure 1. The arrows denote the refinement relation, where one concept adds to the requirements of another concept. The requirements for each of the graph concepts is in Table 2. The notation used in the requirements table is in Table 1. There are several references in the requirements table to concepts such as Assignable, whose definitions can be found in the online documentation for the SGI STL implementation or in Austern's book, Generic Programming and the STL.
In addition to the graph concepts, one new iterator concept had to be created -- the MultiPassInputIterator. This concept is a refinement of InputIterator and adds the requirements that the iterator can be used to make multiple passes through a range, and that if it1==it2 and it1 is dereferenceable then ++it1==++it2. All of the functions in the graph traversal interface are assumed to be amortized constant time and space. That is, the stated complexity for graph algorithms will be valid so long as the graph traversal operations are amortized constant time.
Property Accessors
Graph algorithms need to access properties associated with the vertices and edges of a graph. For example, problem data (such as the length or capacity of an edge) is used by the algorithms, as well as auxiliary data flags (like color) to indicate whether a vertex has been visited. There are many possibilities for how these properties can be stored in memory ranging from members of vertex and edge objects, to arrays indexed by some index, to properties that are computed when needed, such as the distance between two vertices in a graph with Euclidian distances. To relieve generic algorithms from the details of the underlying property representation, property accessor abstraction is introduced. (In previous papers describing GGCL, the property accessor concept was named Decorator and used operator[] instead of put() and get(). In Kuhl's masters thesis, property accessors are called "data accessors.")
Several categories of property accessors provide different access capabilities:
readable. The associated property data can only be read. The data is returned by value. Many property accessors defining the problem input (such as edge weight) can be defined as readable property
accessors.
writeable. The associated property can only be written to. The parent array used to record the paths in
a breadth-first search tree is an example of a property accessor that would be defined writeable.
read/write. The associated property can both be written and read. The distance property use in
Dijkstra's shortest paths algorithm (Listing Two) would need to provide both read and write
capabilities.
lvalue. The associated property is actually represented in memory and it is possible to get a reference to it. The property accessors in the lvalue category also support the requirements for read/write
property accessors.
Table 4 lists the requirements for the respective categories of property accessors, while Table 3 lists the
notation used in the property accessor table. In addition to the requirements in the table, property accessors must meet the requirements of CopyConstructible. To use property accessors, it is necessary to have some object identifier that is passed to the property accessor. The description of property accessors is purposefully vague on the exact type of the identifier, mainly to allow for flexibility. Since the property accessor operations are global functions, it is possible to overload the accessor functions such that nearly arbitrary object identifiers can be used. In the context of graph algorithms, the object identifiers are typically the vertex and edge descriptors described in Table 2.
Graph Visitors
In the same way that function objects or functors are used to make STL algorithms more flexible, we can use functor-like objects to make the graph algorithms more flexible. (As of this writing, the GraphVisitor concept has not been considered for part of the Boost graph interface.) We use the name "GraphVisitor" for this concept because the intent is similar to the Gang of Four Visitor pattern (see Design Patterns, by Gamma et al.). We wish to add operations to be performed on the graph without changing the source code for the graphs or for the generic algorithms. Table 5 shows the definition of the GraphVisitor concept. In the table, v is a visitor object, u and s are vertices, e is an edge, g is a graph, and bag is a bag (a container with the methods push(), pop(), and top(), such as a stack or queue).
The GraphVisitor is more complex than a function object, since there are several well-defined entry points at which the user may want to introduce a call-back. For example, discover() is invoked when an undiscovered vertex is encountered within the algorithm. The process() method is invoked when an edge is encountered. The GraphVisitor concept plays an important role in the GGCL algorithms.
The Generic Graph Component Library
The Generic Graph Component Library is a collection of algorithms and data structures that meet the interface requirements described in the previous sections. Currently, the algorithms include many of the classical graph algorithms and several sparse matrix ordering algorithms, though the list is continually growing. A recent addition (see Table 6) is the Self Avoiding Walk (SAW) used in adaptive mesh refinement algorithms.
Perhaps one of the most exciting aspects of the GGCL implementation (at least from the implementor's point of view) is the way it takes advantage of the internal reuse that naturally occurs within graph algorithms. The basis of this reuse is the graph search pattern that underlies most graph algorithms.
With the use of the GraphVisitor concept, it is possible for GGCL to actually define a generalized graph search() function, which can then be used to implement most other graph algorithms. The code for
graph_search() is given in Listing Six. The tie() function used in graph_search() is a nice utility function created by Jaakko Jarvi that lets the values of a pair (or n-tuples) be assigned to variables in a way reminiscent of the language ML.
With the use of the graph_search() function, the implementation of breadth_ first search() and depth_first search() becomes somewhat trivial. The BFS uses a queue while DFS uses a stack, and they both use the coloring visitor to keep track of which vertices have been visited. The implementation of BFS and DFS is given in Listing Seven, and the coloring visitor in Listing Eight. The template argument Super in the coloring visitor may appear somewhat mystifying at first. We are using the Mixin technique to layer visitors, allowing multiple visitors to be applied during a single traversal of the graph.
The implementation of topological sort() is a great example of the power of graph visitors. As described in Introduction to Algorithms, by Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, and Ronald L. Rivest (MIT Press,
1990), a topological sort can be accomplished with a depth-first search, where each vertex is output as it is finished. The GGCL algorithm is coded exactly in this way, as in Listing Nine.
GGCL Graph Data Structures
The GGCL data structures components are highly modular, designed to provide plug-and-play levels of flexibility. There are facilities for attaching properties to GGCL graphs in a variety of ways, and GGCL graphs are designed to work well with the STL containers (or customized containers) as the underlying storage. For example, the vec_adj_list GGCL module turns a std::vector
The graph interface is defined solely in terms of global functions, so GGCL provides overloads for the interface functions and specifies std::vector
std::vector
GGCL also provides support for many of the other common graph representations, including adjacency matrices and pointer-based (dynamic) graphs.
Efficiency and Performance
Efficiency is typically advertised as yet another advantage of generic programming -- and these claims are not simply hype. The efficiency that can be gained through the use of generic programming is astonishing. For example, the Matrix Template Library, a generic linear algebra library written completely in C++, is able to achieve performance as good as or better than vendor-tuned math libraries.
The flexibility within the GGCL is derived exclusively from static polymorphism (templates), not from dynamic polymorphism. As a result, all dispatch decisions are made at compile time, allowing the compiler to inline every function in the GGCL graph interface. Hence the abstraction penalty of the GGCL interface is completely eliminated. The machine instructions produced by the compiler are equivalent to what would be produced from hand-coded graph algorithms in C or Fortran.
Comparison to General-Purpose Libraries
Using a concise predefined implementation of adjacency list graph representation in GGCL, we compare the performance of the BFS algorithm (calculating the distance from the source and the predecessor for each vertex) with those in LEDA (Version 3.8), a popular object-oriented graph library, and those in GTL. Figure 2 shows the results of the BFS applied to randomly generated graphs having a varying number of edges and a varying number of vertices. The y-axis is logarithmic. All results were obtained on a Sun Microsystems Ultra 30 with the UltraSPARC-II 296MHz microprocessor. For these experiments, GGCL is 5 to 7 times faster than LEDA.
Comparison to Special-Purpose Library
In addition, we demonstrate the performance of a GGCL-based implementation of the multiple minimum degree algorithm using selected matrices from the Harwell-Boeing collection and the University of Florida's sparse matrix collection. Our tests compare the execution time of our implementation against that of the
equivalent SPARSPAK Fortran algorithm (GENMMD). For each case, our implementation and GENMMD produced identical orderings. The performance of our implementation is essentially equal to that of the Fortran implementation and even surpasses the Fortran implementation in a few cases.
Availability
The source code and complete documentation for the GGCL can be downloaded from the GGCL web site at http://www https://www.doczj.com/doc/4f5562497.html,/research/ggcl and from DDJ (see "Resource Center," page 5). The graph interface described here can be found at the Boost home page at https://www.doczj.com/doc/4f5562497.html,/.
References
Austern, Matthew H. Generic Programming and the STL. Addison-Wesley-Longman, 1998.
Gamma, Erich, Richard Helm, Ralph Johnson, and John Vlissides. Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software. Addison-Wesley, 1994.
George, Alan, and Joseph W.H. Liu. "User's Guide for SPARSPAK: Waterloo Sparse Linear Equations Packages," Technical Report, Department of Computer Science, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, 1980.
Heber, G., R. Biswas, and G.R. Gao. "Self-Avoiding Walks Over Adaptive Unstructured Grids," Parallel and Distributed Processing. Springer-Verlag, 1999.
Jarvi, Jaakko "Ml-style Tuple Assignment in Standard C++: Extending the Multiple Return Value Formalism," Technical Report 267, TUCS, April 1999.
Kuhl, Dietmar. Design Patterns for the Implementation of Graph Algorithms, Technische Universit?t Berlin, July 1996.
Liu, Joseph W.H. "Modification of the Minimum-degree Algorithm by Multiple Elimination," ACM Transaction on Mathematical Software, 1985.
Lo Russo, Graziano. "An Interview with Alexander Stepanov," Edizioni Infomedia srl, 1997.
Myers, Nathan. "A New and Useful Template Technique: Traits," C++ Report, June 1995. Samaragdakis, Yannis and Don Batory. "Implementing Layered Designs With Mixin Layers," Europe Conference on Object-Oriented Programming, 1998.
Siek, Jeremy G. and Andrew Lumsdaine. "The Matrix Template Library: A Generic Programming Approach to High- performance Numerical Linear Algebra," International Symposium on Computing in Object-Oriented Parallel Environments, 1998.
DDJ
Listing One
depth_first_search(Graph G, Color color)
{
for each vertex u in vertices(G) {
color[u] = white;
visit(u, color);
}
}
visit(Vertex u, Color color)
{
color[u] = gray;
for each vertex v in adj(u) {
if (color[v] = white)
visit(v);
}
color[u] = black;
}
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Listing Two
dijkstra_shortest_paths(Graph G, Vertex s, Distance d, Weight w, Parent p) {
PriorityQueue Q;
push(s, Q);
while (Q is not empty) {
vertex u = pop(Q);
for each edge e=(u,v) in out-edges(u)
if (d[v] > d[u] + w(e))
p[v] = u;
}
}
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Listing Three
bellman_ford_shortest_paths(Graph G, Weight w, Distance d, Parent p)
{
for k = 0...num_vertices(G)
for each edge e=(u,v) in edges(G)
if (relax(e, g, w, d))
p[v] = u;
for each each e=(u,v) in edges(g)
if (d[u] + w[e] < d[v])
return false;
}
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Listing Four
extend_shortest_paths(AdjacencyMatrix G, Distance d, Weight w)
{
for (i=1...N)
for (j=1...N)
for (k=1..N) {
edge e_ij = G(i,j), e_ik = G(i,k), e_kj = G(k,j);
d[e_ij] = min( d[e_ij], d[e_ik] + w[e_kj];
}
}
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Listing Five
// WRONG! Overspecified requirements
template
void copy(RandomAccessIter1 first, RandomAccessIter1 last,
RandomAccessIter2 result)
{
while (first != last)
*first++ = *result++;
}
// Just right
template
void copy(InputIterator first, InputIterator last, OutputIterator result) {
while (first != last)
*first++ = *result++;
}
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Listing Six
template
void graph_search(IncidenceGraph& g, Vertex s, Bag& bag, Visitor visitor) {
Vertex u;
typename graph_traits
visitor.start(s);
bag.push(s);
while (! bag.empty()) {
u = bag.top();
if (visitor.is_undiscovered(u)) {
visitor.discover(u, bag);
for (tie(i,end) = out_edges(u,g); i != end; ++i)
visitor.process(*i, g, bag);
} else {
visitor.finish(u);
bag.pop();
}
}
}
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Listing Seven
template
void breadth_first_search(IncidenceGraph& g,
Vertex s, Color color, Visitor visitor)
{
boost::queue
graph_search(g, s, q, visit_color(color, visitor));
template
void depth_first_search(VertexListGraph& g, Color color, Visitor visitor) {
std::stack
typename graph_traits
for (tie(i,end) = vertices(g); i != end; ++i)
graph_search(g, *i, stk, visit_color(color, visitor));
}
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Listing Eight
template < class Color, class Super = null_visitor>
class coloring_visitor : public Super {
// constructors and typedefs ...
template
void initialize(Vertex u) {
set(color, u, color_tr::white());
Super::initialize(u);
}
template
void discover(Vertex u, Bag& bag) {
set(color, u, color_tr::gray());
Super::discover(u, bag);
}
template
void finish(Vertex u) {
if (get(color, u) != color_tr::black()) {
set(color, u, color_tr::black());
Super::finish(u);
}
}
template
bool process(Edge e, Graph& g, Bag& bag) {
typedef typename graph_traits
Vertex v = target(e, g);
if ( is_undiscovered(v) ) {
bag.push(v);
Super::process(e, g, bag);
return true;
} else if ( FocusOnEdge )
Super::process(e, g, bag);
return false;
}
template
bool is_undiscovered(Vertex u) {
return (get(color,u) == color_tr::white());
}
protected:
Color color;
};
// Helper class for creating color visitors
template
coloring_visitor
visit_color(Color c, Super b) {
return coloring_visitor
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Listing Nine
template
void topological_sort(
VertexListGraph& G, OutputIter result, Color color, Visitor visitor)
{
topo_sort_visitor
depth_first_search(G, topo_visit, color);
}
template
struct topo_sort_visitor : public Super {
//constructors ...
template
void finish(Vertex u) {
*result = u; ++result;
Super::finish(u);
}
OutputIterator result;
};
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Listing Ten
#include
// ...
typedef std::vector< std::list
Graph g(N);
// fill the graph...
std::vector
depth_first_search(g, color.begin(),
visit_time(discover.begin(), finish.begin()));
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Expo, SD Magazine, Unixreview, Windows Developer Network, New Architect
1.如何使用画图工具 想在电脑上画画吗？很简单，Windows 已经给你设计了一个简洁好用的画图工具，它在开始菜单的程序项里的附件中，名字就叫做“画图”。 启动它后，屏幕右边的这一大块白色就是你的画布了。左边是工具箱，下面是颜色板。 现在的画布已经超过了屏幕的可显示范围，如果你觉得它太大了，那么可以用鼠标拖曳角落的小方块，就可以改变大小了。 首先在工具箱中选中铅笔，然后在画布上拖曳鼠标，就可以画出线条了，还可以在颜色板上选择其它颜色画图，鼠标左键选择的是前景色，右键选择的是背景色，在画图的时候，左键拖曳画出的就是前景色，右键画的是背景色。
选择刷子工具，它不像铅笔只有一种粗细，而是可以选择笔尖的大小和形状，在这里单击任意一种笔尖，画出的线条就和原来不一样了。 图画错了就需要修改，这时可以使用橡皮工具。橡皮工具选定后，可以用左键或右键进行擦除，这两种擦除方法适用于不同的情况。左键擦除是把画面上的图像擦除，并用背景色填充经过的区域。试验一下就知道了，我们先用蓝色画上一些线条，再用红色画一些，然后选择橡皮，让前景色是黑色，背景色是白色，然后在线条上用左键拖曳，可以看见经过的区域变成了白色。现在把背景色变成绿色，再用左键擦除，可以看到擦过的区域变成绿色了。 现在我们看看右键擦除：将前景色变成蓝色，背景色还是绿色，在画面的蓝色线条和红色线条上用鼠标右键拖曳，可以看见蓝色的线条被替换成了绿色，而红色线条没有变化。这表示，右键擦除可以只擦除指定的颜色－－就是所选定的前景色，而对其它的颜色没有影响。这就是橡皮的分色擦除功能。 再来看看其它画图工具。 是“用颜料填充”，就是把一个封闭区域内都填上颜色。 是喷枪，它画出的是一些烟雾状的细点，可以用来画云或烟等。 是文字工具，在画面上拖曳出写字的范围，就可以输入文字了，而且还可以选择字体和字号。 是直线工具，用鼠标拖曳可以画出直线。
淘宝产品文字 德泰堂文化公司简介 “上德下德世代积德，天泰地泰三阳开泰。’ 德泰堂文化公司秉承百年德泰精神，敢于担当，勇于创新，与时俱进。公司倡导的长生理念认为，人的生命虽有限，但长生智慧无穷------------ 科学的长寿养生、避险求生是可行的！公司致力于“长寿养生和避险求生”两大领域，通过相关文化产品的研发和推广，传播科学的长生理念，普及科学的长生之道，为普通民众实现长生梦想尽一份绵薄之力。
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标题（含副标题）：全面，新颖 针对每款产品作详细介绍，如：特色、定位、规格、辐射范围（国内外）、合作单位等 《享瘦日志》 《家庭消防安全红宝书》 《消防安全知识扑克》 《家居安全知识扑克》 《地震安全知识扑克》 《交通安全知识扑克》 《长寿秘笈-四季养生篇》周历 《长寿秘笈-长寿名人篇》周历 《平安宝典-避险求生篇》周历 《长寿秘笈》撕历双日历形式 《平安宝典》撕历双日历形式 《长寿秘笈-四季养生篇》方形撕历双日历形式《办公室养生》台历 《享瘦日志》 享瘦日志——快乐的减肥旅程 Easy diet and exercise jour nal
规格：105mm*180mm 页数：288页 减肥，不仅是美体塑型的需要，更是健康养生的重要组成部分。正如在《享瘦日志》中所阐述的，"肥胖，已成为困扰人类健康的严重问题。心脏病、高血压及糖尿病等心脑血管疾病皆与肥胖症密切相关……外形瘦，不是真的瘦。现代人不能忽视内脏型肥胖，更应高度警惕内脏脂肪这个’隐形杀手'……”从这个角度来看，《享瘦日志》契合了德泰堂文化“长寿养生"的主题。这也是德泰堂文化开发此款产品的原由所在。你的快乐减肥旅程，就从《享瘦日志》开始吧，精彩值得期待！ 享瘦日志六大特色 特色一：便携式笔记本，随时随地记录，“不因量小而不记”，轻松搞定每一细节，精益求精，为科学理性分析你的享瘦过程打下坚实基础！让新旅程绝对给力！ 特色二：倡导科学、合理、安全而健康的减肥，一要注意平衡饮食，二要坚持适度运动，贵
LAMMPS手册-中文解析 一、 欧阳家百（2021.03.07） 二、简介 本部分大至介绍了LAMMPS的一些功能和缺陷。 1．什么是LAMMPS? LAMMPS是一个经典的分子动力学代码，他可以模拟液体中的粒子，固体和汽体的系综。他可以采用不同的力场和边界条件来模拟全原子，聚合物，生物，金属，粒状和粗料化体系。LAMMPS可以计算的体系小至几个粒子，大到上百万甚至是上亿个粒子。 LAMMPS可以在单个处理器的台式机和笔记本本上运行且有较高的计算效率，但是它是专门为并行计算机设计的。他可以在任何一个按装了C++编译器和MPI的平台上运算，这其中当然包括分布式和共享式并行机和Beowulf型的集群机。 LAMMPS是一可以修改和扩展的计算程序，比如，可以加上一些新的力场，原子模型，边界条件和诊断功能等。 通常意义上来讲，LAMMPS是根据不同的边界条件和初始条件对通过短程和长程力相互作用的分子，原子和宏观粒子集合对它们的牛顿运动方程进行积分。高效率计算的LAMMPS通过采用相邻清单来跟踪他们邻近的粒子。这些清单是根据粒子间的短程互拆力的大小进行优化过的，目的是防止局部粒子密度过高。在
并行机上，LAMMPS采用的是空间分解技术来分配模拟的区域，把整个模拟空间分成较小的三维小空间，其中每一个小空间可以分配在一个处理器上。各个处理器之间相互通信并且存储每一个小空间边界上的”ghost”原子的信息。LAMMPS(并行情况)在模拟3维矩行盒子并且具有近均一密度的体系时效率最高。 2．LAMMPS的功能 总体功能： 可以串行和并行计算 分布式MPI策略 模拟空间的分解并行机制 开源 高移植性C++语言编写 MPI和单处理器串行FFT的可选性（自定义） 可以方便的为之扩展上新特征和功能 只需一个输入脚本就可运行 有定义和使用变量和方程完备语法规则 在运行过程中循环的控制都有严格的规则 只要一个输入脚本试就可以同时实现一个或多个模拟任务 粒子和模拟的类型： （atom style命令） 原子 粗粒化粒子 全原子聚合物，有机分子，蛋白质，DNA
细节决定成败 ——认识“画图”软件教学案例 【事件背景】 2014年9月29日按照学校教学安排，把精心准备的《认识“画图”软件》一课在学科组内做了认真的课堂展示。这节课是小学三年级的课，前节课学生初步认识了纸牌游戏软件，对在Windows中打开软件、认识窗口有了初步的了解。但是学生初学画图，鼠标拖动操作还不熟练，在技巧上还有待于逐步尝试掌握。根据学生原有的水平我提出了一个设计思路，即“作品欣赏，激发兴趣，互相讨论，任务驱动，指导点评”。 课堂中重难点的处理我主要是采用任务驱动教学法，设置了三个学习任务，分别以不同形式完成。对于第一个任务：启动“画图”软件，让学生自学教材P31，完成“画图”软件的启动。是为培养学生的自主学习能力，多数学生都能顺利启动后，找两个同学示范启动，锻炼了学生的动手操作和语言表达能力。第二个任务：认识“画图”软件的窗口组成我主要是用事先录制好的微课展示让学生记住。学生对这种形式感到很新奇，自然很快就记住了。第三个任务是这节课的重点也是难点：尝试用画图工具简单作画。 【事件描述】 根据教学设计，我全身心的投入到本节课的教学实践之中，课堂伊始效果良好，学生不仅对学习内容表现出了极大的兴趣，而且行为表现也很规范，学习状态认真。所以很顺畅的完成了第一个学习任务，紧接着便进入第二个环节的学习，即认识画图软件的窗口。为了很好的完成这一重要的学习任务，我对教学设计几经修改，最后决定采用‘微课’的形式，我便精心制作课件，录音合成，以图示加拟人风格的自述形式进行软件的自我介绍。当初我想这样做一定会收到事半功倍的效果，期待着在课堂上那称心一幕的出现。事实又是怎样的呢？
怎样介绍自己的产品怎样介绍自己的产品 叶志常
许多销售员朋友,总在抱怨产品销售不出去总是说价格太高,产品包装不漂亮,产品没有特色, 可就是不去思考自己的销售思路对不对, 自己为销售付出了多少？ 掌握销售知识有多少？ 自己付出了多少热情和智慧？ 如何向客户介绍产品呢？
在向客户介绍产品之前一定要搞清楚一个概念:产品的弱点.产品的弱点是指没有质量问题,却在竞争中 相对于同类产品处于劣势的产品特点,比如:耗电大,价格贵,包装不美观,样式太老,使用不太方便等等...... 这些产品弱点有的是为了 产品的其他优点而产生的,有的是可以改变的,有的 是不能马上改变的.在回答 客户时,一定要做以区分.
常言到:有一利必有一弊.反之有一弊也必有一利.当我们遇到客户问到产品的弱点时, 首先,不要回避问题,也不要去和客户争执.正面承认自己产品存在的弱点.比如:你可以说:您说的很对,在长期的销售中,我们也发现了自己产品的这个弱点,你能指出来我 非常感谢,我们会尽力去改进的. 第二,要委婉的把自己产品产生的弱点原因讲清楚.
比如:你可以说:我们的产品之所以耗电量大,是因为我们为了保障产品的大功率,保障在紧急的情况下,我们的产品一样能正常的工作.再比如:我们的产品之所以价格贵过同类产品,是由于我们为了保证产品的功效,选择了质量最好的原材料,所以它的效果一定要比同类产品好.这一点是得到市场验证了的.
第三,向客户讲明为了弥补产品的弱点,所做的售后增值服务. 比如:我公司生产的电子产品虽然比不上做了很长时间的厂家有名气,可我们电子产品也在极力打造自己的品牌,在售后服务上,我们承诺做到免费保修五年,终生维修的原则.
Pymol作图的实例 这是一个只是用鼠标操作的初步教程 Pdb文件3ODU.pdb 打开文件 pymol右侧 All指所有的对象，2ODU指刚才打开的文件，(sele)是选择的对象 按钮A:代表对这个对象的各种action， S：显示这个对象的某种样式， H：隐藏某种样式， L：显示某种label， C：显示的颜色 下面是操作过程： 点击all中的H，选择everything，隐藏所有 点击3ODU中的S，选择cartoon，以cartoon形式显示蛋白质 点击3ODU中的C，选择by ss，以二级结构分配颜色，选择 点击右下角的S，窗口上面出现蛋白质氨基酸序列，找到1164位ITD，是配体 点击选择ITD ，此时sele中就包含ITD这个残基，点击（sele）行的A，选 择rename selection，窗口中出现，更改sele 为IDT，点击（IDT）行的S选择sticks，点击C，选择by element，选择，，调 整窗口使此分子清楚显示。 寻找IDT与蛋白质相互作用的氢键： IDT行点击A 选择find，选择polar contacts，再根据需要选择，这里选择to other atoms in object ,分子显示窗口中出现几个黄色的虚线，IDT行下面出现了新的一行，这就是氢键的对象，点击这一行的C，选择 red red，把氢键显示为红色。 接着再显示跟IDT形成氢键的残基 点击3ODU行的S，选择lines，显示出所有残基的侧链，使用鼠标转动蛋白质寻找与IDT 以红色虚线相连的残基，分别点击选择这些残基。注意此时selecting要是
residures。选择的时候要细心。取消选择可以再次点击已选择的残基。使用上述的方法把选择的残基（sele）改名为s1。点击S1行的S选择sticks，C选择by elements,点击L选择residures显示出残基名称.在这个例子中发现其中有一个N含有3个氢键有两个可以找到与其连接的氨基酸残基，另一个找不到，这是因为这个氢键可能是与水分子形成的，水分子在pdb文件中只用一个O表示，sticks显示方式没有显示出来水分子，点击all行S选择nonbonded，此时就看到一个水与N形成氢键 ，点击分子空白处，然后点击选择这个水分子，更改它的名字为w。在all 行点击H，选择lines，在选择nonbonded，把这些显示方式去掉只留下cartoon。点击w行s 选择nb-spheres. 到目前为止已经差不多了 下面是一些细节的调整 残基名称位置的调整：点击右下角是3-button viewing 转变为3-button viewing editing，这样就可以编辑修改 pdb文件了，咱们修改的是label的位置。按住ctrl键点击窗口中的残基名称label，鼠标拖拽到适合的部位，是显示更清晰。 然后调整视角方向直到显示满意为止，这时就可以保存图片了，file>>save image as>>png
上篇用几何画板做数理实验 图1-0.1 我们主要认识一下工具箱和状态栏，其它的功能在今后的学习过程中将学会使用。 案例一四人分饼 有一块厚度均匀的三角形薄饼，现在要把它平 均分给四个人，应该如何分？ 图1-1.1 思路：这个问题在数学上就是如何把一个三角形分成面积相等的四部分。 方案一：画三角形的三条中位线，分三角形所成的四部 分面积相等，（其实四个三角形全等）。如图1-1.2。 图1-1.2
方案二：四等分三角形的任意一边，由等底等高的三角 形面积相等，可以得出四部分面积相等，如图1-1.3。 图1-1.3 用几何画板验证： 第一步：打开几何画板程序，这时出现一个新绘图文件。 说明：如果几何画板程序已经打开，只要由菜单“文件” “新绘图”，也可以新建一个绘图文件。第二步：(1)在工具箱中选取“画线段”工具； (2)在工作区中按住鼠标左键拖动，画出一条线段。如图 1-1.4。 注意：在几何画板中，点用一个空心的圈表示。 图1-1.4 第三步：(1)选取“文本”工具；(2)在画好的点上单击左 键，可以标出两点的标签，如图1-1.5： 注意：如果再点一次，又可以隐藏标签，如果想改标签 为其它字母，可以这样做： 用“文本”工具双击显示的标签，在弹出的对话框中进 行修改，(本例中我们不做修改)。如图1-1.6 图1-1.6 在后面的操作中，请观察图形，根据需要标出点或线的 标签，不再一一说明 B 图1-1.5 第四步：(1)再次选取“画线段”工具，移动鼠标与点A 重合，按左键拖动画出线段AC；(2)画线段BC，标出标 签C，如图1-1.7。 注意：在熟悉后，可以先画好首尾相接的三条线段后再 标上标签更方便。 B 图1-1.7
三生中国产品特色产品介绍 特色产品介绍 1、御坊堂蛋白粉--蛋白质:“生命的建筑材料”，是人体主要构成物质，是人体生命活动所必需的物质之一。御坊堂蛋白质粉80%以上为高生物价的蛋白质。(由于现代人蛋白质摄取量普遍高于正常标准，建议该款产品针对病人或大病初愈的人群推荐)。 2、御坊堂灵芝螺旋藻片--螺旋藻:被联合国誉为“21世纪最理想的食品”。螺旋藻是世界上最古老的植物，是目前所知营养成分含量最全面，最均衡的食品之一。灵芝破壁孢子粉:灵芝发育后期弹射释放出来的种子。有提高免疫力;抗癌，抑制癌细胞生长;防治糖尿病;降低胆固醇;提高机体耐缺氧能力。该配方创造性的将灵芝破壁孢子粉和螺旋藻相结合，灵芝属热性食物，使用过量灵芝会出现上火的状况，而螺旋藻属凉性食物，二者相结合使产品功效发挥得更加充分。 3、御坊堂青春年华:主要成分:大豆异黄酮。大豆异黄酮是“天然植物雌激素”，可有效的调节女性内雌激素，维护女性健康平衡，留住美丽年华。 4、御坊堂荟姿美:主要成分:芦荟，维生素E低聚果糖。经功能验证，具有美容养颜、清除肠道毒素、改善肠胃的保健功能。以芦荟为主要原料，添加了维生素E和低聚果糖，通过三种原料的科学组合，是该产品具有养颜，清毒双重功效。芦荟的功效:美容养颜。维生素E的作用:一种有效地抗氧化剂，和芦荟组合在一起，有效的弥补了芦荟有效成分活性强，易被氧化而流失的缺点。低聚果糖的作用:促进肠道蠕动，调节肠道功能，排肠毒。 5、御坊堂天然大豆卵磷脂:卵磷脂:天然乳化剂，在人体脂肪代谢，净化血液及身体保健方面起着卓著的功效。御坊堂大豆卵磷脂胶囊选用优质天然大豆提取，有效补充生命活动所需营养素，起着“血管清道夫”的作用。与御坊堂海狗油搭配使用，两款产品“清毒”并兼“和调”的功效发
画图工具阶段教学指引如何使用画图工具 画图工具妙用文字工具 画图工具妙用圆形工具 画图工具妙用曲线工具 如何让画图工具存JPG格式 Win98 画图工具持JPG图片一法 Win98 画图工具持JPG图片二法 画图工具应用之屏幕拷贝 画图工具应用之双色汉字 画图工具应用之放大修改 画图工具应用之工具与颜色配置 画图工具应用之灵活编辑 画图工具操作技巧 画图工具应用技巧 画图工具另类技巧检测LCD的暗点
如何使用画图工具 想在电脑上画画吗？很简单，Windows 已经给你设计了一个简洁好用的画图工具，它在开始菜单的程序项里的附件中，名字就叫做“画图”。 启动它后，屏幕右边的这一大块白色就是你的画布了。左边是工具箱，下面是颜色板。 现在的画布已经超过了屏幕的可显示范围，如果你觉得它太大了，那么可以用鼠标拖曳角落的小方块，就可以改变大小了。 首先在工具箱中选中铅笔，然后在画布上拖曳鼠标，就可以画出线条了，还可以在颜色板上选择其它颜色画图，鼠标左键选择的是前景色，右键选择的是背景色，在画图的时候，左键拖曳画出的就是前景色，右键画的是背景色。
选择刷子工具，它不像铅笔只有一种粗细，而是可以选择笔尖的大小和形状，在这里单击任意一种笔尖，画出的线条就和原来不一样了。 图画错了就需要修改，这时可以使用橡皮工具。橡皮工具选定后，可以用左键或右键进行擦除，这两种擦除方法适用于不同的情况。左键擦除是把画面上的图像擦除，并用背景色填充经过的区域。试验一下就知道了，我们先用蓝色画上一些线条，再用红色画一些，然后选择橡皮，让前景色是黑色，背景色是白色，然后在线条上用左键拖曳，可以看见经过的区域变成了白色。现在把背景色变成绿色，再用左键擦除，可以看到擦过的区域变成绿色了。 现在我们看看右键擦除：将前景色变成蓝色，背景色还是绿色，在画面的蓝色线条和红色线条上用鼠标右键拖曳，可以看见蓝色的线条被替换成了绿色，而红色线条没有变化。这表示，右键擦除可以只擦除指定的颜色－－就是所选定的前景色，而对其它的颜色没有影响。这就是橡皮的分色擦除功能。 再来看看其它画图工具。 是“用颜料填充”，就是把一个封闭区域内都填上颜色。 是喷枪，它画出的是一些烟雾状的细点，可以用来画云或烟等。 是文字工具，在画面上拖曳出写字的范围，就可以输入文字了，而且还可以选择字体和字号。 是直线工具，用鼠标拖曳可以画出直线。 是曲线工具，它的用法是先拖曳画出一条线段，然后再在线段上拖曳，可以把线段上从拖曳的起点向一个方向弯曲，然后再拖曳另一处，可以反向弯曲，两次弯曲后曲线就确定了。 是矩形工具，是多边形工具，是椭圆工具，是圆角矩形，多边形工具的用法是先拖曳一条线段，然后就可以在画面任意处单击，画笔会自动将单击点连接
特色产品介绍 （这里只收录一小部分介绍，更多介绍参看产品视频） 1蛋白粉--蛋白质：“生命的建筑材料”，是人体主要构成物质，是人体生命活动所必需的 物质之一。御坊堂蛋白质粉80%^上为高生物价的蛋白质。（由于现代人蛋白质摄取量普遍 高于正常标准，建议该款产品针对病人或大病初愈的人群推荐）。 2螺旋藻片--螺旋藻：被联合国誉为“ 21世纪最理想的食品”。螺旋藻是世界上最古老的植 物，是目前所知营养成分含量最全面，最均衡的食品之一。灵芝破壁孢子粉：灵芝发育后期弹射释放出来的种子。有提高免疫力；抗癌，抑制癌细胞生长；防治糖尿病；降低胆固醇；提高机体耐缺氧能力。该配方创造性的将灵芝破壁孢子粉和螺旋藻相结合，灵芝属热性食物，使用过量灵芝会出现上火的状况，而螺旋藻属凉性食物，二者相结合使产品功效发挥得更加充分。 4、荟姿美：主要成分：芦荟，维生素E低聚果糖。经功能验证，具有美容养颜、清除肠道毒素、改善肠胃的保健功能。以芦荟为主要原料，添加了维生素E和低聚果糖，通过三种 原料的科学组合，是该产品具有养颜，清毒双重功效。芦荟的功效：美容养颜。维生素______________ E 的作用：一种有效地抗氧化剂，和芦荟组合在一起，有效的弥补了芦荟有效成分活性强，易被氧化而流失的缺点。低聚果糖的作用：促进肠道蠕动，调节肠道功能，排肠毒。 8、生命健咖啡：特点：添加灵芝多糖和瓜拉纳提取物。瓜拉纳提取物：瓜拉纳被誉为亚马逊“圣果”和巴西“国饮”，其富含的天然咖啡因，可以缓慢而持久地起到提神醒脑的效果，全面释放机体活力，有效减轻疲劳。 9、生命健红茶：特点：选用祁门红茶和椴木灵芝。祁门红茶为我国十大名茶中唯一一个全 发酵茶，也是最具有文化底蕴和国际美誉度的红茶，简称祁红，产于安徽省祁门县，诞生 于1875年，一直以优异的品质和独特的风味蜚声于国际市场。在红遍全球的红茶中，祁门 红茶独树一帜，百年不衰，与印度的“大吉岭”红茶和斯里兰卡的“乌伐”红茶齐名，被 誉为“世界三大高香名茶”。椴木灵芝：椴木灵芝从接种到长芝结束需要2年甚至3年以 上的时间，因此，培育出的灵芝菌盖大且厚，盖缘整齐有光泽，质地坚硬，有效成份含量 高，但产量较低，是所有灵芝种类中的珍品。 12、角鲨烯软胶囊：御坊堂角鲨烯软胶囊采用无污染区的深海鲨鱼肝脏为原料，经现代工艺提取浓缩精制而成，保留了角鲨烯的全部活性，在提高机体耐缺氧能力、增强抵抗力，
一、分子生物学 Promega: Promega公司是分子生物学研究工具的经典品牌，已有接近30年的历史，是生命 科学这个朝阳产业中的“老字号”。该公司所特有的萤光素酶生物发光技术，灵敏度 高，信号/背景比率低，在基础研究和药物筛选领域内得到广泛的应用和认可。应用 范围涉及报告基因检测；细胞学活力、细胞毒作用、细胞凋亡检测；蛋白酶、蛋白 激酶、核受体检测，以及描述药物先导物的吸收、分布、代谢、排泄等特征性参数 的一系列检测方法。 Invitrogen： 该公司成功地提供了PCR产物快速克隆试剂盒，及与之配套的系列产品，包括高效 转染和转化试剂、高效感受态细胞、全面的原核及真核基因表达系统、酵母双杂交 系统等多种特色产品。大大便利了分子克隆的全过程操作。其成功并购了Gibco/BRL，Novex，Research Genetics等知名公司，产品覆盖更为广泛。 Clontech： 现已成为B.D.公司旗下分子生物学主力舰。该公司的cDNA试剂盒、荧光蛋白报告 基因系统、酵母双杂交系统、基因Array产品是独具特色的产品，其中一些试剂盒 （GFP、Tet Off On等）获得过多次大奖。Clontech公司聚集了一大批优秀的科学 家，在分子研究的各个领域开发出了许多设计思路独特，快捷便利的试剂产品，紧 跟科学前沿。 Strategene： 该公司的特色产品包括：预制基因文库、定制文库、文库构建产品、感受态细胞、 高效转染试剂、点突变试剂盒、PCR仪及多种专利产品，在分子生物学研究的多个 方面有不凡表现，受到全球实验室的好评，成为迅速崛起的佼佼者。 Novagen： 该公司在蛋白表达和纯化工具的研究上成绩卓著，发展了相对应的表达载体和纯化 方法，使得用户可以很方便地将蛋白表达、纯化、检测在有协调性的Novagen技术 系统内完成。此外还提供蛋白质分子量marker。 QIAGEN： 德国著名的试剂公司，该公司的核酸分离纯化系列基于多项专利技术，纯度高，产 量高，快速方便，品种齐全，为世界知名品牌。其大多数产品以即用型试剂盒形式 提供，随产品有非常详细的操作技术手册。此外，还提供优质的传染系统，RT/PCR 反应系统（包括高特异性的逆转录酶及热启动的Taq酶），蛋白及多肽表达、纯化、 检测分析系统。 Macherey-Nagel： 德国著名的核酸分离纯化试剂盒生产商，提供各类高品质的核酸纯化试剂盒及相关
一、PPT模板与软件: 1、ScienceSlides: ScienceSlides就是一种PPT插件,可方便的画出各种细胞器化学结构,用来论文画图确实很好用。特别就是用这个与AI(illustrator)结合,画的图可以媲美老外的CNS哦。 2、科研医学美图PPT模板 3、200+套绝美PPT模板 二、代谢与信号分析软件: 1、CellNetAnalyzer: CellNetAnalyzer,就是一种细胞网络分析工具,前身就是FluxAnalyzer,就是基于MatLab的代谢网络与信号传导网络分析模块,。这就是一个典型的代谢流分析工具,可以进行代谢流的计算、预测、目标函数的优化,端途径分析、元素模式分析,以及代谢流之间的对比等。可以基本满足研究一个中型代谢网络的结构尤其就是计算流分配的要求,大部分论文中的代谢网络分析都就是或明或暗的用这个分析的。
2、信号通路图汇总 3、药理学思维导图 三、二维、三维构图软件: 1、DeepViewer _4、10_PC DeepViewer ,曾经也叫做Swiss-PdbViewer,就是一个可以同时分析几个蛋白的应用程序。为了结构比对并且比较活性位点或者任何别的相关部分,蛋白质被分成几个层次。氨基酸突变,氢键,原子间的角与距离在直观的图示与菜单界面上很容易获得。 2、pymol-0_99rc6-bin-win32 PyMOL就是一个开放源码,由使用者赞助的分子三维结构显示软件。PyMOL适用于创作高品质的小分子或就是生物大分子(特别就是蛋白质)的三维结构图像。PyMOL的源代码目前仍可以免费下载,供使用者编译。对于Linux、Unix以及Mac OS X等操作系统,非付费用户可以通过自行编译源代码来获得PyMOL执行程式;而对于Windows的使用者,如果不安装第三方软件,则无法编译源代码。 四、分子生物学软件
产品服务内容说明 1，人工托管 微信公众账号：在微信5.0版中，公众账号被划分为“服务号”和“订阅号”两大类。如果公众账号有更新主界面会像“朋友圈”一样，只显示小红点而不显示条数，这样就避免了公众账号过多占据用户的手机屏幕。您打开手机即可看见。 特色开发： 微信公众号开通：帮助企业开通微信公众平台，并且认证微信公众号，加V显示，我们会根据企业提供的资料，详细的完善公众平台介绍信息。 二维码推广：我们会根据企业提供的以往设计文件，再根据企业的实际情况，提供二维码VI在名片、企业画册、易拉宝、海报相关物料的设计支持和指导，这也就是我们的二维码VI系统，我们所做的目的也就是将我们的二维码推广出去，另外我们也会引导客户在微博、QQ、平面、户外物料上进行推广，以及维护老客户资源，以及争取二次营销机会。 微信内容推送：我们会有专业的编辑团队收集企业企业动态、新品上市、活动促销等信息，然后加工文字在微信公众号上推送，当然也包括，行业资讯、软新闻等内容的撰稿，每周至少三条，当然也可根据企业的内部需要进行调整，我们在发布之前会事先经过企业确定后发送, 用户互动：我们的微信平台提供回复功能，用户编辑关键词，我们的微信平台会自动回复内容，我们的关键词至少会设置50个字左右，而用户自定义编辑内容，我们会有专门的工作人员进行人工回复，工作小时四小时内回复。 用户管理：就像前面所说，我们会通过各种渠道进行微信公众号的推广，以使企业微信公众号的粉丝增加，我们会区别对待微信用户，将用户分类然后进行微信推送。 客服工作：我们的客服工作也就是我们所推的特色服务，其中包括危机管理，咨询答疑、舆情监测、智能机器人等，先前在用户互动中我们已经介绍了我们微信平台的自能回复和人工回复功能。 因为优越的地理位置优势，我们特推出全程托管服务，我们来为您培养和维护顾客群，实行高效，便捷式服务模式。另外因需而变，我们为您而变。针对每个不同的行业，每家不同的企业，每种不同的需求，量身定制尊享独一无二的特色解决方案，帮助企业勇攀行业的最巅峰。 2，特色开发 3G微官网：企业的微信门户，将企业文化、新闻动态、产品服务、市场活动等内容通过网页的形式将品牌轻松送入用户朋友圈。无需繁琐难记的网络域名，关键词直接访问；无需费劲的浏览器跳转，微信直接打开网站；无需繁冗难懂的信息轰炸，重要信息清晰突出。 便民服务：我们的便民服务包括天气查询，糗事，计算器，健康指数查询， 快递查询，笑话，陪聊，聊天，手机归属地查询，附近周边信息查询，翻译， 姓名算命，3G首页，DIY宣传页，藏头诗，语音翻译，火车查询，公交查询，身份 证查询，彩票查询，通用预订系统，域名whoas查询......对于用户在这方面的需求，
进口面料标 特色介绍 英国DJA 1、 创立于1822年,后并入Albini 集团； 2、 英国皇室专用面料；只选择最优质的吉萨45特级长绒棉和美国苏皮玛 棉为原料；采用来自英国经过特殊加工处理的棉。非常保暖舒适，不易 变型是目前高端衬衫面料的卓越代表。 英国Thomas Mason 托马斯.梅森 1、 创立于1796年， 2、 欧洲著名衬衫厂商，是英国传统和英式优雅的代表性品牌 THOMASMASON 在有“纺织帝国”之称的曼彻斯特建立了自己的纺织厂， 全棉产品依然沿用英国传统的方式进行生产，并畅销全球。 3、 产品特色：其推出的GOLDLINE 系列高支双纱产品，是目前工艺与技术 所能实现的最高标准，加之原料选用埃及吉萨地区的优质长绒棉，使其 被世界公认为最佳纺织成果之一。GOLDLINE 系列产品集中体现了古典 主义与现代艺术的完美结合，以独特的设计理念充分诠释了顶级全棉面 料的真谛。 4、 市场地位： 重要客户：Gucci 、Armani 、Prada 、Zegna 、Kiton 、Canali 阿路莫ALUMO 1、 瑞士，1970年； 2、 全世界最有名的顶级质量衬衫面料厂，专业生产顶级质量高纱支双股的 瑞士原产衬衣面料； 3、 使用最好的超细精梳埃及长绒棉（或者海岛棉），光泽度与手感如真丝 般滑爽（海岛棉如羊毛绒般细腻柔软） 4、 精梳埃及棉（尼罗河流域，土地肥沃，灌溉条件好），光照时间长，棉 纯度高，纤维长而整齐，棉纤维的细度/光泽/光滑度/强度都属顶级。 非常细腻而柔软，特殊丝光效果。 5、 海岛棉 采用西印度群岛的海岛棉，质感 如丝般光泽，如羊绒般细腻柔 滑、舒适透气。纤维长度达64毫米。 6、 纺纱、织造、后整理都在瑞士当地工厂完成，布料效果柔软自然。 意大利 S.I.C 1、 创立于1924年； 2、 意大利专业生产高档衬衫面料品牌； 3、 款式多变，色彩柔和而不平淡，面料手感柔软，舒适度高。 阿尔卑尼ALBINI 1、 意大利，1876年； 2、 意大利三大衬衫集团之一 3、 产品丰富多样，适宜经典、运动风格的款型； 4、 所有纱线经过多道工艺染色完成，颜色鲜艳亮丽，不易褪色。确保产品质量和颜色达到客户要求； 5、 合作品牌：阿玛尼、杰尼亚。 意大利1830 1、 创立于1830年，2000年并入阿尔卑尼集团； 2、 专业生产高档衬衫面料，一个世纪以来最有名衬衫制造商之一； 3、 着眼于更时尚的突破而不仅局限于基础产品正是它的特色。
Pymol作图的实例 这就是一个只就是用鼠标操作的初步教程 Pdb文件3ODU、pdb 打开文件 pymol右侧 All指所有的对象,2ODU指刚才打开的文件,(sele)就是选择的对象 按钮A:代表对这个对象的各种action, S:显示这个对象的某种样式, H:隐藏某种样式, L:显示某种label, C:显示的颜色 下面就是操作过程: 点击all中的H,选择everything,隐藏所有 点击3ODU中的S,选择cartoon,以cartoon形式显示蛋白质 点击3ODU中的C,选择by ss,以二级结构分配颜色,选择 点击右下角的S,窗口上面出现蛋白质氨基酸序列,找到1164位ITD,就是配体 点击选择ITD ,此时sele中就包含ITD这个残基,点击(sele)行的A,选择rename selection,窗口中出现,更改sele为IDT,点击 (IDT)行的S选择sticks,点击C,选择by element,选择,,调整窗口使此分子清楚显示。 寻找IDT与蛋白质相互作用的氢键: IDT行点击A 选择find,选择polar contacts,再根据需要选择,这里选择to other atoms in object , 分子显示窗口中出现几个黄色的虚线,IDT行下面出现了新的一行 ,这就就是氢键的对象,点击这一行的C,选择red red,把氢键显示为红色。 接着再显示跟IDT形成氢键的残基 点击3ODU行的S,选择lines,显示出所有残基的侧链,使用鼠标转动蛋白质寻找与IDT以红色虚线相连的残基,分别点击选择这些残基。注意此时selecting要就是 residures。选择的时候要细心。取消选择可以再次点击已选择
《认识画图软件》教学设计 任教教师：苗丽娟 所在学校：复兴小学
《认识画图软件》教学设计 教学目标： 1、能熟练启动并退出画图软件； 2、认识画图软件的窗口并了解各种绘画工具的使用； 3、能绘制简单的图形。 重点难点： 了解各种绘画工具的使用。 教学时间：一课时 课前准备： 课件 教学过程： 一、导入 1、今天的天气真好,阳光明媚,老师和大家一起来欣赏一些作品(出示课件) 师：这些画漂不漂亮,它们不仅漂亮而且还很神奇。因为不是用笔和纸画出来的，而是用电脑上的画图软件画出来的。同学们想不想成为一名电脑绘画小高手。那就和老师一起来学习这一课：认识画图软件（课件出示） 二、新授 1、启动画图软件： 课件出示启动画图软件的方法，请同学们根据课件演示操作。 2、认识画图软件窗口： 课件出示画图软件窗口。 3、认识工具箱 （1）师问：工具箱中有多少个按钮？ 师：告诉大家一个方法，当我们把鼠标指针放到某个工具上时就会在它的旁边出现它的名字，而且下面任务栏中会出现对这个工具使用方法的介绍。 现在就请大家发挥你的小组合作能力，自主的探究一下这些工具： （2）课件出示：合作探究：工具箱中的各种工具有些什么作用？怎样使用？
（3）师说明活动要求：两人为一个小组进行合作，解决上述问题。 （4）学生操作。师和学生单独交流，了解学生学习情况，收集学生问题。（5）师问：谁愿意说说你对哪个工具最了解？它的名称是什么？怎样使用？（学生边说边演示，鼓励台下学生向台上演示的学生提出不懂的问题并寻求解决方法） 4、认识调色板： 课件出示选色框图：上面框中的颜色称为前景色，下面框中的颜色称为背景色 我们已经简单的认识了一些工具，现在我们画一个简单的图形并给它涂上颜色。 生画完后，师：在刚才的上色过程中为什么只有前景色会变化？背景色怎样改变？大家尝试一下。 师总结：单击左键拾取前景色，单击右键拾取背景色。 课件出示儿歌： 调色板儿真方便，多种颜色我来选。 单击左键前景色，单击右键背景色。 前景背景不一样，两键单击记心间。 三、退出画图软件 师：当图软件用完之后，怎样退出呢？聪明的你们能不能从课本上找到答案？有几种方法？ 第一种: 单击“文件(F)”菜单中的“退出(X)”命令，可以退出“画图”程序。 第二种:按一下右上角的× 师：如果还没有保存画好或修改过的图形，则在退出“画图”程序时，屏幕上会出现“画图”对话框，这时，如果单击“是(Y)”按钮，则保存图形后再退出；如果单击“否(N)”按钮，则不保存图形就退出；如果单击“取消”按钮，则不退出“画图”程序。 四、赛一赛
云南省特色产品介绍 云南省农业厅杨卫平 各位来宾，女士们，先生们，新闻界的朋友们：大家好很高兴能参加今天的新闻发布会议，受云南省农业厅的委派，我把云南省省情及优势农产品生产情况向大家作简要介绍，以便各位进一步了解云南，认识云南。通过农产品贸易、农业技术合作和信息交流，结识更多的合作伙伴，促进双方农业经济的共同发展。 云南地处中国西南部，具有沟通两大洋(太平洋、印度洋)、三大市场(中国、东南亚、南亚)的独特区位优势。与缅甸、老挝和越南三国接壤，边境线长达4061公里，自古就是中国通往东南亚、南亚地区的重要陆路通道。现有国家级口岸20个，对外通道90多条，开通了与东南亚各主要城市的空中航线，澜沧江—湄公河国际航运已经开通，正在建设的昆明——曼谷国际高等级公路2008年将全线贯通。连接昆明和东盟国家的“泛亚铁路”已动工兴建。 云南立体气候十分突出，气候类型众多，物种资源丰富，是全球生物多样性最丰富、最集中的地区之一，素有“植物王国”、“动物王国”、“香料之乡”、“天然花园”和“药物宝库”的美誉，丰富而独特的资源为云南发展特色农业创造了无可比拟的优越条件。
改革开放二十多年来，云南的经济社会得到了较快发展，综合实力明显增强，投资环境显著改善。2005年全省生产总值（GDP）3472.34亿元，按可比价格计算，比上年增长9.0％，居中国西部省、区、市第3位，全社会固定资产投资完成1755.30亿元，比上年增长31.9％。“十五”期间GDP 年平均增长9.1%，比“九五”期间的年平均增速快0.4个百分点。全省国民经济和社会发展呈现出蓬勃发展的良好势头。 2000年的世纪之交，云南提出建设“绿色经济强省、民族文化大省和中国连接东南亚、南亚国际大通道”三大发展战略目标，5年多来云南一直努力朝着这三大目标积极推进。各级农业部门围绕绿色经济强省战略的目标要求，重点开展农业标准化示范，强化农业投入品监管，建立健全农产品质量安全追踪溯源监管体系，推广无公害生产技术，推进农产品加工业发展，鼓励创建农产品品牌等工作，努力实现农产品无公害化生产、流通和消费，全省农产品质量安全水平有了进一步提高。到目前为止，全省共有无公害农产品用标单位199家，产品330个，产量145.5万吨，产值26亿元；绿色食品用标企业105家，用标产品216个，基地面积240.14万亩，产量95.03万吨；有机食品用标企业20个50个产品，含野生采集面积有738万亩，产值1.3亿元。 云南农产品与泰国有较强的互补性，云南生产的优质普
p y m o l作图的一个实 例
Pymol作图的实例 这是一个只是用鼠标操作的初步教程 Pdb文件3ODU.pdb 打开文件 pymol右侧 All指所有的对象，2ODU指刚才打开的文件，(sele)是选择的对象 按钮A:代表对这个对象的各种action， S：显示这个对象的某种样式， H：隐藏某种样式， L：显示某种label， C：显示的颜色 下面是操作过程： 点击all中的H，选择everything，隐藏所有 点击3ODU中的S，选择cartoon，以cartoon形式显示蛋白质 点击3ODU中的C，选择by ss，以二级结构分配颜色，选择 点击右下角的S，窗口上面出现蛋白质氨基酸序列，找到1164位ITD，是配体点击选择ITD ，此时sele中就包含ITD这个残基，点击（sele）行的A，选择rename selection，窗口中出现
，更改sele为IDT，点击（IDT）行的S选择sticks，点击C，选择by element，选择，，调整窗口使此分子清楚显示。 寻找IDT与蛋白质相互作用的氢键： IDT行点击A 选择find，选择polar contacts，再根据需要选择，这里选择to other atoms in object ,分子显示窗口中出现几个黄色的虚线 ，IDT行下面出现了新的一行 ，这就是氢键的对象，点击这一行的C，选择red red，把氢键显示为红色。 接着再显示跟IDT形成氢键的残基 点击3ODU行的S，选择lines，显示出所有残基的侧链，使用鼠标转动蛋白质寻找与IDT以红色虚线相连的残基，分别点击选择这些残基。注意此时selecting要是residures。选择的时候要细心。取消选择可以再次点击已选择的残基。使用上述的方法把选择的残基（sele）改名为s1。点击S1行的S选择sticks，C选择by elements,点击L选择residures显示出残基名称.在这个例子中发现其中有一个N含有3个氢键有两个可以找到与其连接的氨基酸残基，另一个找不到，这是因为这个氢键可能是与水分子形成的，水分子在pdb文件中只用一个O表示，sticks显示方式没有显示出来水分子，点击all行S选择nonbonded，此时就看到一个水与N形成氢键
如何使用画图工具 想在电脑上画画吗？很简单，Windows 已经给你设计了一个简洁好用的画图工具，它在开始菜单的程序项里的附件中，名字就叫做 “画图”。 启动它后，屏幕右边的这一大块白色就是你的画布了。左边是 工具箱，下面是颜色板。 现在的画布已经超过了屏幕的可显示范围，如果你觉得它太大了，那么可以用鼠标拖曳角落的小方块，就可以改变大小了。 首先在工具箱中选中铅笔，然后在画布上拖曳鼠标，就可以画出线条了，还可以在颜色板上选择其它颜色画图，鼠标左键选择的是
前景色，右键选择的是背景色，在画图的时候，左键拖曳画出的就是前 景色，右键画的是背景色。 选择刷子工具，它不像铅笔只有一种粗细，而是可以选择笔尖的大小和形状，在这里单击任意一种笔尖，画出的线条就和原来不一 样了。 图画错了就需要修改，这时可以使用橡皮工具。橡皮工具选定后，可以用左键或右键进行擦除，这两种擦除方法适用于不同的情况。左键擦除是把画面上的图像擦除，并用背景色填充经过的区域。试验一下就知道了，我们先用蓝色画上一些线条，再用红色画一些，然后选择橡皮，让前景色是黑色，背景色是白色，然后在线条上用左键拖曳，可以看见经过的区域变成了白色。现在把背景色变成绿色，再用左键擦除，可以看到擦过的区域变成绿色了。 现在我们看看右键擦除：将前景色变成蓝色，背景色还是绿色，在画面的蓝色线条和红色线条上用鼠标右键拖曳，可以看见蓝色的线条被替换成了绿色，而红色线条没有变化。这表示，右键擦除可以只擦除指定的颜色－－就是所选定的前景色，而对其它的颜色没有影响。 这就是橡皮的分色擦除功能。 再来看看其它画图工具。 是“用颜料填充”，就是把一个封闭区域内都填上颜色。 是喷枪，它画出的是一些烟雾状的细点，可以用来画云或烟 等。
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