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。
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。
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)。
pandas 是 Python 数据分析的必备库,而 read_csv() 函数则是其最常用的函数之一。本篇文章详细解析了 pandas read_csv() 的各种用法,包括基本用法、参数设置和常见问题解决方案,让小白和大佬都能轻松掌握。
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
线程是 JVM 执行任务的最小单元,理解线程的状态转换是理解后续多线程问题的基础。在 JVM 运行中,线程一共有 NEW、RUNNABLE、BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING、TERMINATED 六种状态,这些状态对应 Thread.State 枚举类中的状态。
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用python的matplotlib画图时,往往需要加图例说明。如果不设置任何参数,默认是加到图像的内侧的最佳位置。
数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上,包括对数据的加载、清理、转换以及重塑。pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数,能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。)码字不易,喜欢请点赞!!!
在以上可以看出segment使用了系统默认的内存配置8192MB,改参数按照机器的内存大小可以适当的调大,详见计算如下:
5.5.7 查看gp_workfile_limit_files_per_query的值 5
大家好,又见面了,我是全栈君。 作为一个完成的应用程序,数据存储操作是必不可少的。因此,Android系统一共提供了四种数据存储方式。分别是:SharePreference、SQLite、Content Provider和File。由于Android系统中,数据基本都是私有的的,都是存放于“data/data/程序包名”目录下,所以要实现数据共享,正确方式是使用Content Provider。
PageHelper介绍 PageHelper是Github上有位开发者写了一个分页插件,可以很方便的添加到MyBatis的拦截器接口中。 Github项目地址 pom.xml添加依赖 <dependency> <groupId>com.github.pagehelper</groupId> <artifactId>pagehelper</artifactId> <version>4.1.0</version> </dependency> 配置文件编写 @Configur
欢迎来到这篇 ChatTTS 保姆级教程!今天我们将深入探讨 ChatTTS,从入门到精通,让你掌握这款强大的文本转语音工具。不论你是初学者还是有一定基础的用户,都能在这篇文章中找到有用的信息。
Requests模块是Python中最简单易用的HTTP客户端库,可以极大简化发送HTTP请求的代码
WordPress的自定义字段是个非常有用的功能,自定义域是对wp文章功能的扩展和补充,通过使用WP自定义字段功能,可以给文章增加些额外的内容,如用WP做淘客模板时给产品添加商品价格显示,添加购买链接等,还可以实现文章缩略图。下面博客吧详细介绍wp自定义字段的使用方法步骤。
Jenkins 像老板一样管理各种 job 。job 是 Jenkins 的一个执行计划,是一系列操作的集合,Jenkins 里的最常用的功能就是 job 的构建,即任务的构建。通过构建 job 即可让工人为你工作。
用vuex可以设置一个“全局变量”,使所有的界面都能取到这个变量。 教程如下:Vuex白话教程第一讲:Vuex到底是个什么鬼? Vuex,从入门到入门
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可视化的展示方式可以使数据更易读,且容易看出一些数据下隐藏的“结果”,而添加注释则可以进一步聚焦到想重点展示的“信息”。
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JVM参数有很多,其实我们直接使用默认的JVM参数,不去修改都可以满足大多数情况。但是如果你想在有限的硬件资源下,部署的系统达到最大的运行效率,那么进行相关的JVM参数设置是必不可少的。下面我们就来对这些JVM参数进行详细的介绍。
散点图绘制回归曲线很常用,那么添加上回归方程,P值,R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息。
Nginx是一款高性能、轻量级的Web服务器和反向代理服务器,它具有非常灵活的配置选项和高级调优功能,可以为Web应用程序提供卓越的性能和可靠性。在本文中,我们将深入探讨Nginx的配置参数和调优方法。
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容,主要对前两篇进行补充,把实际数据清洗场景下常用但零散的方法,按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类,以减少记忆成本,提升学习和使用效率。
图形化任务旨在使用图形拖拽的方式来设计并训练模型, 并可进行快速部署. 同时还可以生成对应的源码. 最终达成"先实现, 再学习"的目的. 有效提高开发者的效率.
我们之前已经讲述了matplotlib的绘图原理,陆续会更新绘图技巧、相关图形绘制。
在使用ggplot2初步绘制(ggplot2|详解八大基本绘图要素)出需要展示的图形后,还需要对标题,坐标轴(ggplot2|theme主题设置,详解绘图优化-“精雕细琢”)和legend(ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢)上的对象进行一系列的设置,包括但不限于名称更改,颜色,大小,位置和角度的调整。
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提起mydumper,首先让人想到的是相对于mysqldump的多线程逻辑备份工具,而往往会忽略同是mydumper项目下的myloader工具。myloader是与mydumper工具备份配合使用的多线程备份恢复工具,可以直接以mydumper输出文件为输入,恢复备份数据。
今天在写性能测试报告的时候需要使用到数据,打算用做一下性能测试,然后在百度后发现了一款Apache开源的Jmeter压测工具
0、背景 上周四接到反馈,集群部分 spark 任务执行很慢,且经常出错,参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。 看了下任务的历史运行情况,平均时间 3h 左右,而且极其不稳定,偶
正在学习Django框架,在运行manage.py的时候需要给它设置要监听的端口,就是给这个脚本一个运行参数。教学视频中,是在Eclipse中设置的运行参数,网上Django大部分都是在命令行中运行manage.py时添加参数,没有涉及到如何在pycharm中设置运行参数。以下是两种设置运行参数的方法(以manage.py为例),不设置运行参数时,运行结果为
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数可以解决很多问题;并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题,包括基于一对一算法的多类模式识别问题。
Simulink中的仿真模型为连续时间系统,数据格式多种多样;而FPGA中为离散时间系统,数据必须用一定的位数进行量化。两者之间必须要进行从连续到离散的转换、数据格式的转换,否则无法进行正确的FPGA设计。Xilinx Blockset中提供了相应的解决方案。
下面笔者将为大家演示一下,将一个多维数组拍平成一个一维数组的两种方法,算是抛砖引玉,大家有更好的方法可以在留言区发表。
无论是查线上一些花屏、卡顿,马赛克问题,还是进行码率自适应的功能开发,抑或进行客户端播放器的JitterBuffer的优化,都需要编码器发送端的配合。我们需要在编码速度、网络带宽,视频质量方面做一个权衡,进而选择更符合场景的码控调整方案,同时目前比较热门的ROI编码,编码场景的自适应学习都跟这部分内容有关系。本文介绍下常见视频编码器码率控制方案,具体的编码器可能在实现和使用上有所差异,具体在调用API和阅读源码时需要进行进一步分析和了解。
toast弹窗是安卓的一个常用控件,它可以便利的获取上下文对象的地方,进行弹窗提示。本文不追究其中原理,只研究方法。toast的几个常用方法有四种。分别是普通弹窗,改变位置的弹窗,图片弹窗,自定义弹窗。
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。
[ 系列文章篇 ] Oracle 数据库是一种功能强大的关系型数据库管理系统,但在处理大量数据和复杂查询时,性能问题可能会成为一个挑战。为了提高数据库的响应速度和效率,我们可以采取一系列的优化措施。本文将重点介绍合理设置数据库参数的优化技术,以提升 Oracle 数据库的性能。
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。
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念,确定不来看看? (一) 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.8.27 )
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节将通过实践应用sklearn为我们封装的高斯核的SVM算法来进行具体的分类并解释分类决策边界的几何意义,着重实验不同的gamma取值对最终分类决策边界的影响。
来源:towardsdatascience 作者:Baijayanta Roy 编译&内容补充:早起Python
大家好我是费老师,前不久我在一篇文章中给大家分享过geopandas在其0.11版本中为我们带来的一些重要新特性,其中提到过新的矢量读写后端,使得我们在read_file()以及to_file()中添加参数engine='pyogrio'即可获得500%的性能提升。
先看段代码: console.log(1); setTimeout(function () { console.log(2); new Promise(function (resolve, reject) { console.log(3); resolve(); console.log(4); }).then(function () { console.log(5); }); }); function fn
一、file was built for archive which is not the architecture being linked (armv7s)
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