增加组gdc,命令为[root@localhost~]#____qdc
时间: 2023-11-26 21:06:44 浏览: 31
增加组gdc的命令为:
```
[root@localhost ~]# groupadd gdc
```
其中,groupadd是用于添加组的命令,gdc为需要添加的组名。执行该命令后,会添加一个新的组gdc。
相关问题
gdc2019/erincatto_dynamicbvh_full.pdf
《gdc2019/erincatto_dynamicbvh_full.pdf》是一份关于动态BVH(Bounding Volume Hierarchy)的研究论文。BVH是一种空间分割数据结构,用于加速射线追踪算法中的碰撞检测。这篇论文对动态BVH进行了进一步的优化和改进。
论文首先介绍了BVH的基本概念和构建方法,以及其在实时渲染和物理模拟中的应用。然后提出了一种新的动态BVH的构建算法,该算法在维持BVH的加速性能的同时,减少了内存占用和更新开销。具体来说,该算法通过只更新变化的部分节点,避免了全局的BVH重建,从而实现了高效的动态性能。
论文还介绍了一些优化策略,如节点裁剪和节点子集聚类等,用于进一步提升BVH的性能。通过节点裁剪,可以删减不必要的空节点,减少内存占用和遍历时间。节点子集聚类则将经常同时访问的节点聚集在一起,减少遍历时的内存访问延迟。
最后,论文通过实验评估了提出的动态BVH算法的性能和效果。实验结果显示,该算法在物体的运动和变化中具有很好的表现,能够高效地处理动态场景中的碰撞检测和渲染。
总而言之,《gdc2019/erincatto_dynamicbvh_full.pdf》是一篇关于动态BVH构建和优化的论文,通过提出一种新的构建算法和优化策略,实现了高效的动态性能。该研究对于实时渲染和物理模拟领域具有重要的意义,对相关领域的研究者和开发者具有实际应用价值。
diagnosis_id具体怎么看
在TCGA数据中,diagnosis_id通常是一个由数字和字母组成的编码,用于标识每个样本的肿瘤类型和分级。具体怎么看,可以通过以下步骤:
1. 登录TCGA官方网站(https://portal.gdc.cancer.gov/),选择“Data”和“Legacy Archive”进入TCGA数据存档页面。
2. 在左侧的“Projects”下拉列表中选择你需要的研究项目,如“TCGA-BRCA”代表乳腺癌项目。
3. 在右侧的“Files”页面中,选择“Clinical”和“BCR Clinical Supplement”打开临床信息文件夹。
4. 找到“diagnosis_id”列,查看具体的诊断编码。例如,“01”表示原发肿瘤,“02”表示继发肿瘤,“03”表示转移肿瘤,“06”表示白血病,“07”表示淋巴瘤等等。
5. 结合其他列的信息,如“age_at_diagnosis”(诊断时患者的年龄)、“gender”(患者的性别)等,可以更加准确地描述肿瘤的类型和性质。
需要注意的是,TCGA数据的临床信息文件夹中可能包含多个版本的数据,每个版本的文件名和内容可能会有所不同。在查看diagnosis_id时,应该选择最新和最全面的版本,以避免错误和不必要的麻烦。