專 欄 ❈Pytlab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈— 前言 本文为作者对其开源项目VASPy的说明文章。VASPy是一个纯Python编写的处
课题组主要采用第一性原理和分子动力学两种工具研究材料的基本性质,为设计具有特定功能的器件提供前期基础。
6 月 30 日,全球反洗钱和打击资助恐怖主义(AML/CFT)措施的标准制定者——金融行动特别工作组(FATF)发布了一份关于其加密资产指南的应用情况报告。该报告的发布标志着 FATF 于 2019 年首次发布的《加密资产和加密资产服务提供商(VASP)指南》已经经历了三个年头。
背景: 本人在公司的平台部门工作,我们部门写出的代码都是编译成.a文件,定期发布版本到各个产品,现在老大要求我负责每周向公司的某个产品发布lib。发布lib的步骤大概就是自动化的兄弟给我提供一个归档的版本号、lib的标签号(对应我们平台的代码)和产品适配的标签号(对应产品代码,我们的.a文件会定期提交到这个svn下),然后我根据这个信息,操作svn,定期把适配中指定标签下的指定的两个文件夹导出到归档目录下,然后在归档路径下创建记录这次发布信息(lib、适配各包含哪些标签、版本信息)的文档,还有就是创
在日常的计算化学研究中,我们经常需要将计算得到的分子或者固体/晶体体系简谐振动通过动画的方式直观地呈现在屏幕上,从而可以清楚地知道在某个特定的振动模式下是哪些原子在运动。一方面,这种振动的可视化可以在实验测量得到了振动光谱(红外、拉曼)的情况下帮助我们借助理论计算对振动谱图进行指认;另一方面,在反应机理研究的过渡态计算中,通过对虚频振动的观察,我们可以很快知道计算得到的过渡态结构是否能把反应物、产物的结构串起来。 以最常用的量化计算程序高斯为例,与之配套使用的GaussView软件可以很轻松地对振动分析 (freq) 计算结果进行可视化。类似地,Q-Chem也有一个配套的IQmol程序(免费、开源)可以呈现Q-Chem的振动分析结果。此外,一些第三方的程序如Avogadro、MOLDEN等也可以对高斯程序的振动分析结果进行可视化。计算化学公社的社长sob老师曾经写过一个可以将ORCA的振动分析结果转换为高斯输出格式的工具(http://sobereva.com/498)以及一个可以在VMD程序中显示振动模式静态矢量的工具(http://sobereva.com/567)。
今天为大家介绍的是一篇使用图神经网路快速评估有机分子在金属上的吸附能量的论文。在异质催化中进行建模需要对吸附在表面上的分子的能量进行广泛评估。这通常通过密度泛函理论来实现,但对于大型有机分子来说,这需要巨大的计算时间,从而损害了该方法的可行性。在这里,作者设计了GAME-Net,一种用于快速评估吸附能的图神经网络。GAME-Net在一个平衡的化学多样性数据集上进行训练,其中包含了具有不同官能团的C分子,包括N、O、S和C芳香环。该模型在测试集上的平均绝对误差为0.18电子伏,并且比密度泛函理论快了6个数量级。应用于生物质和塑料中,预测的吸附能误差为0.016电子伏每个原子。该框架为催化材料的快速筛选提供了可用工具,特别适用于传统方法无法模拟的系统。
不久之前,CZ 转发的一则社交媒体报道引发了网友的热烈讨论。根据 CoinDesk 的报道,Binance 在贯彻 KYC(Know Your Customer)之后损失了 90% 的用户,同时也让 Binance 减少了数十亿美元的收入。
6月16日,腾讯量子实验室与清华大学物理系在北京签署合作备忘录,双方就功能材料数据库、机器学习辅助的材料计算方法、材料虚拟筛选云平台等领域展开探讨,达成合作。清华大学物理系段文晖院士与腾讯量子实验室负责人、腾讯杰出科学家张胜誉共同签署了合作备忘录,清华大学物理系徐勇教授、腾讯量子实验室专家研究员郝少刚、腾讯科学技术协会张谦秘书长等参与了签署仪式。 近年来,腾讯持续加大基础科学研究投入,人工智能(AI)、大数据(Big Data)和云计算融合的 ABC2.0 核心技术布局逐渐完善,建立了人工智能、量子
能够做二分量赝势SODFT计算的程序里[1],用的比较多的大概就是“西北大学化学系”[2]和“淘宝猫”[3]了,因为这两个程序的SODFT都有解析梯度,能够做结构优化。如果把平面波程序也算上,还有VASP。
本文旨在为关键高性能计算应用程序提供最新的性能基准数据。现代高性能计算数据中心是解决世界上一些最重要的科学和工程挑战的关键。NVIDIA®Tesla®加速计算平台为这些现代数据中心提供了业界领先的应用程序,以加速高性能计算和人工智能工作负载。特斯拉V100从根本上改变了数据中心的经济性,以更少的服务器、更少的功耗和更低的网络开销实现了突破性的性能,从而节省了总成本5 - 10x。
本系列的三篇推文已经推送完成,小编其实只是担任了一个搬运工。通过这三篇文章,我们能够对国内的理论化学方法的研究有个大概的了解。国内很多课题组的方法和软件在自己的领域常常可以处在世界领先地位,但是大部分软件都需要借助国外的软件平台来实现。原文作者也建议,我们应该开发一个具有自主知识产权的计算化学软件平台,整合国内外的各种先进计算方法,并且要方便大家在此基础上开发新的计算方法。
香港证券及期货事务监察委员会(简称证监会)13日发布《有关声称向投资者提供回报的虚拟资产安排的声明》,证监会表示观察到,尽管先前已发出投资者警示,且近期虚拟资产业界发生多宗事件,但虚拟资产平台向香港投资者提供虚拟资产「存款」、「储蓄」、「收益」或「质押」服务(虚拟资产安排)的情况仍续见盛行。
就在全世界的科学家们争相做实验的同时,有人为最近韩国科研团队「常温常压超导」研究提供了理论方面的支持。
论文系权英完(Young-Wan Kwon)教授未经其他作者允许情况下擅自上传,团队已向arXiv申请撤稿。
如文献[1]所指出,不同PBC-HF程序之间的严格对比是不可能的,原因包括不同的实现方法、不同的优化水平、不同的license类型等。本文对比了几个PBC-HF程序对金刚石3-21G的计算结果。结果先列在下表里,后文再稍微做点分析。其中Gaussian、CRYSTAL和PySCF的结果是笔者算的,MPQC的结果来自文献[1],未给出Gap和
新材料技术是我国制造业的“底盘技术”,在人工智能、云计算等信息技术的加持下,新材料的发现与设计、分析与计算迎来了哪些变化?8月26日,腾讯教育联合腾讯云、腾讯量子实验室、龙讯旷腾、NVIDIA共同举办云计算助力材料多尺度计算研讨会,邀请11位材料科学领域专家学者分享多尺度计算模拟与云计算领域的最新进展、技术及成果,推动多尺度计算模拟的理论发展和应用探索。 腾讯杰出科学家、腾讯量子实验室负责人张胜誉,龙讯旷腾CEO吕海峰,香港城市大学讲座教授张瑞勤,北京航空航天大学物理学院院长、教授吕广宏,中国科学院半导体
本文为万向区块链“融合创新”系列行业研究报告。作者:万向区块链首席经济学家邹传伟博士。万向区块链在第六届区块链全球峰会开始前的这段时间内,不定期推出“融合创新”系列行业研究报告,带领大家提前解读在新基建和数字化迁徙背景下,区块链如何与其它技术融合发展,发挥信息基础设施应有的作用。点击阅读原文,可了解第六届区块链全球峰会详情。
“众星捧月”。上榜项目让NVIDIA在最新的HPC TOP500榜单中显得格外亮眼——或者准确地说,是在“榜单背后”。
随着计算机的计算能力和运行规模的不断提升,基于第一性原理计算理论的计算材料学科越来越得到重视。但是一般来说这样的模拟需要对一个包含成千上万的原子、电子而言,所需的计算框架是非常复杂的,计算代价是相当昂贵的。比如为人所熟知的商用类型第一性原理计算框架 VASP 授权通常需要五六万人民币以上,而且在一个普通超算集群上计算一个完整的体系结构可能需要几周,甚至几个月。无论是软件授权成本,还是时间成本,都比较高昂。对于想学习和实践第一性原理计算的小伙伴而言,当然也有比较节省的方式。首先软件可以选用免费的开源第一性原理计算框架,比如说本文中即将介绍到的 CONQUEST,以及 ABINT,SMASH 和 QUANTUM ESPRESSO 等。
Wannier函数是周期性体系里和分子轨道对应的概念。很多固体物理教材都详细介绍了Wannier函数,如南京大学教材《固体理论》[1]的第八章。Wannier函数定义为Bloch函数的一个傅立叶变换:
陶哲轩一直看好,ChatGPT将颠覆数学证明,而如今,AI在化学领域的潜力同样深不可测。
Quantum Espresson (以下简称 QE)是一款基于平面波函数的开源第一性原理计算框架,其免费、易安装使用等优点受到了广大第一性原理计算研究人员的喜爱。QE 不仅支持 CPU 的并行高性能计算,还支持 GPU 计算。这看起来有点像是计算机专业里的深度学习框架,有完整的计算加速支持。另外,QE 与 VASP 的使用习惯类似度比较高,不管是输入文件还是赝势文件,都可以类比着使用。对于计算后的输出结果,QE 也有一套完整的工具链辅助用户完成一些常用的分析操作,比如寻找 k 路径、分析能带结构(Band Gap)等等。
随着计算机的计算能力和运行规模的不断提升,基于第一性原理计算理论的计算材料学科越来越得到重视。但是一般来说这样的模拟对一个包含成千上万的原子、电子而言,所需的计算框架是非常复杂的,计算代价是相当昂贵的。比如为人所熟知的商用类型 第一性原理计算框架 VASP 授权通常需要五六万人民币以上,而且在一个普通超算集群上计算一个完整的体系结构(超过 1,000 个原子)可能需要几周,甚至几个月。无论是软件授权成本,还是时间成本,都比较高昂。对于想学习和实践第一性原理计算的小伙伴而言,当然也有比较节省的方式。首先软件可以选用免费的开源第一性原理计算框架,比如说本文中即将介绍到的 CONQUEST,以及 ABINT,SMASH 和 QUANTUM ESPRESSO 等。
前言 在上文《编译与链接过程的思考》评论中暴走大牙提到了静态库和动态库依赖的问题,还在群里提了几个测试样例和测试工程。 大致介绍下测试工程和如何进行测试: 工程P为主工程,其中有4个子工程A、B、C、D,子工程打包的库为动态库或静态库,子工程之间存在依赖关系。 通过修改主工程的依赖库,以及子工程的依赖关系以及打包类型,测试动态库依赖静态库、静态库依赖动态库、静态库依赖静态库的情况。 正文 在测试之前,先简单说明下静态库和动态库的打包方式 **Cocoa Touch Framework ** Maco-
我们在进行STM32开发的时候,使用寄存器进行开发的终究是少数,大多数人还是习惯用库函数进行开发。到目前为止,有标准外设库、HAL库、LL库 三种。本文将分别介绍以下三种库,便于大家区分。
我们根据每一个数据库引擎的使用情况以及受欢迎的程度,对240个数据库引擎作了综合排名,但是以下排名也仅供参考,同时也希望本文可以拓展你的视野,这世界上的数据库并不是只有Oracle、MSSQ、MySQ
在知乎和CSDN的圈子里,经常看到、听到一些 python 初学者说,学完基础语法后,不知道该学什么,学了也不知道怎么用,一脸的茫然。近日,CSDN的公众号推送了一篇博客,题目叫做《迷思:Python 学到什么程度可以面试工作?》,真实反映了 python 程序员在成长过程中的一些困惑。
都是事先做好的.o仓库。库这个东西很好,如果没有库这个东西的话,每次都要自己重复实现这些工具函数,这会非常的麻烦。eg:如果没有库提供printf的话,写个简单的helloworld,printf函数还需要自己实现,这就扯淡了。
开门见山,2022 这一年站在今天看,对每一个人都是很 “难” 的,2022年的起始的一些观点,放到现在是否正确,通过一些已经发布的文字我们回顾一下。
这些问题涵盖了数据库的基本概念、结构、范式、事务、索引、查询优化、备份和恢复、复制、分区、存储引擎、性能调优、安全性、容灾等方面的知识点。
Hello,小伙伴们,大家好!最近有小伙伴问我程序库相关的问题。程序库的存在很大程度上提高了程序的复用性、可维护性,但是程序库的应用往往对于初学者来说有些摸不清头脑,所以这一期本文从Linux的角度谈谈Linux下的程序库。 1. 什么是库 库文件一般就是编译好的二进制文件,用于在链接阶段同目标代码一起生成可执行文件,或者运行可执行文件的时候被加载,以便调用库文件中的某段代码。库文件无法直接执行,因为它的源代码中没有入口主函数,而只是一些函数模块的定义和实现,所以无法直接执行。程序库使程序更加模块化,重新编
本文介绍了如何使用SQLite数据库进行数据存储,并通过实例介绍了增、删、改、查等基本操作。同时,还介绍了如何创建数据库表、插入数据、删除数据、查询数据和修改数据。此外,还提供了一个数据库使用Demo,包括创建数据库、增加数据、删除数据、修改数据和查询数据。
依赖库分组为 androidx.appcompat , 依赖库名称为 appcompat , 依赖库版本号为 1.3.1 , 三者由冒号隔开 ;
‘[]’ 的内容表示可选项,可以选择也可以不选择。而 数据库本质上是目录文件。
系统层面上有.和…硬链接指向目录。假设我们是超级用户,允许给目录建立硬链接,给根目录建立硬链接,从根目录开始查找,当查找硬链接的时候就是根目录,这时候递归式查找,形成了环路查找,最后导致软件无法正常进行查找工作!所以不允许普通用户给目录建立硬链接。
该系列博客的应用场景是 Android Studio 下 NDK 编程 , 使用 CMake 构建 C/C++ 工程 ;
本文参考自ORACLE 数据库名、实例名、ORACLE_SID的区别,纯属读书笔记,加深记忆 在ORACLE7、8数据库中只有数据库名(db_name)和数据库实例名(instance_name)。在ORACLE8i、9i中出现了新的参数,即数据库域名(db_domain)、服务名(service_name)、以及操作系统环境变量(ORACLE_SID)。这些都存在于同一个数据库中的标识,用于区分不同数据库的参数。 1、数据库名 数据库名是用于区分数据的标识,是以二进制形式存储于数据库控制文件中的参数,在数
虽然现在有越来越多的人开始接受云数据库,但大多数人对于云数据库的了解并不是很多,认为云数据库可能会比传统数据库缺点更多一些,因此对云数据库的认知会存在一些误区,那么云数据库与传统数据库的区别是什么?云数据库的优势有哪些?
整个迁移过程,既不能长时间停服,也不能丢数据。如何不停机安全地迁移数据更换数据库。
HKROnline SyncNavigator 8.4.1 企业版数据同步软件 自2009年第一个版本开发出来以来,经过8年不断地根据客户需求,加强功能,修复bug,现在已经具备强大的数据库同步功能,以前官方syncnavigator授权码的价格是2800元一套,授权码是绑定电脑硬件的,更换硬件或者电脑,软件无法正常运行,需要重新购买授权码。
第四章 数据库开发入门_V0.2-001.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-002.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-003.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-004.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-005.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-006.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-007.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-008.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-009.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-010.png 第四章 数据
本文始于2024年3月,以Virtuoso 6.1.8-64b版本讲解"Copy"功能中各个设置项的作用,旨在让读者理解怎么合理并正确快速的进行Copy,并以范例进行演示。
编辑手记:在Oracle 12.2中,ADG有许多惊人的改进,通过ADG standby数据库的性能数据收集和诊断、快照standby数据库的应用,以及实时的数据库操作监控的实现,能够根据用户需求相协调来提高DBA效率,从而为业务应用程序提供更好的服务质量。 1、Oracle Data Guard Support for Oracle Diagnostics Pack(Oracle DG 提供诊断包的支持) Oracle诊断包可以与以read-only的ADG standby数据库一起使用。能够将性能数据捕
所谓数据(Data)是指对客观事物进行描述并可以鉴别的符号,这些符号是可识别的、抽象的。它不仅仅指狭义上的数字,而是有多种表现形式:字母、文字、文本、图形、音频、视频等。现在计算机存储和处理的数据范围十分广泛,而描述这些数据的符号也变得越来越复杂了。
在进行数据分析过程中,经常需要与数据库进行连接,并从中提取数据。Python作为一种功能强大的编程语言,提供了多种库和工具,使得与数据库进行连接和数据提取变得更加简单和高效。本文将详细介绍Python数据分析中的数据库连接的基本操作,帮助您轻松地完成与数据库的交互。
数据库名、实例名、数据库域名、全局数据库名、服务名 , 这是几个令很多初学者容易混淆的概念。相信很多初学者都与我一样被标题上这些个概念搞得一头雾水。我们现在就来把它们弄个明白。
PHP 资源列表,内容包括:库、框架、模板、安全、代码分析、日志、第三方库、配置工具、Web 工具、书籍、电子书、经典博文等。 依赖管理 依赖和包管理库 Composer/Packagist:一个包和依赖管理器 Composer官网/Packagist官网 Composer Installers:一个多框架Composer库安装器 官网 Pickle:一个PHP扩展安装器 官网 其他的依赖管理 其他的相关依赖管理 Satis:一个静态Composer存储库生成器 官网 Composition:一个在运行时检
随着软件开发的发展,人们发现很多应用的代码是相同的,也就是说这些代码可以被共享,因此,人们提出了静态库和动态库两种方案来解决代码共享的问题。
互联网系统,经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台,从一个云平台迁移到另一个云平台,系统重构后表结构发生了变化,分库分表,更换数据库选型等等,很多场景都需要迁移数据。
数据库是软件世界里的基础。它是现实世界的投射,反应了开发者对现实世界的思考以及对其的抽象;一旦决定了数据库选型,数据库便会对软件/应用造成深远影响,它决定了开发者对数据的处理方式。
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