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Cython编译报错“numpy/arrayobject.h: No such file or directory”解决方案

numpy directory file 编译解决方案

Cython是用来加速Python程序性能的一个工具，其基本使用逻辑就是将类Python代码(*.pyx扩展格式)编译成

2024-06-27

870

Win11系统下的MindSpore环境搭建

软件系统编程环境搭建镜像

笔者尝试过不少编程环境搭建的方案，例如常见的Ubuntu、Deepin、CentOS，也用过很多人力荐的Manjaro，这些发行版在需要办公的条件下，一般都需要结合Windows双系统使用。MacOS更适用于本地环境搭建，但是能兼容的显卡型号还是比较有限的。经过一些测试，其实我认为Win11+WSL2+Docker会是一个比较不错的解决方案（本来打算也试试虚拟机，但是听朋友说虚拟机调CUDA有坑，因此暂时不做考虑）。虽然直接用WSL2也可以搭建一个本地的编程环境，但是这样的环境具有一些不稳定因素，以及不可迁移的性质，因此我个人认为还是WSL2+Docker的方案稳定性会更高一些。

2024-06-10

1140

MindSponge分子动力学模拟——多路径分子模拟（2024.05）

重构 atom 函数框架系统

在前面的MindSponge教程系列博客中，我们已经介绍过MindSponge分子动力学模拟框架的基础功能使用方法，例如MindSponge的安装与使用、定义分子系统、计算单点能和迭代器等等。这些模块和功能，更多的是凭借MindSpore深度学习框架的自动微分、GPU加速和Python语言的灵活性，而本文要介绍的是深度学习框架可以带来的另一个重大优势：多路径的高通量分子模拟。

2024-05-28

900

MindSponge分子动力学模拟——体系控制（2024.05）

mask 框架算法优化 atom

在传统的分子动力学模拟软件中，对于分子体系的控制，例如控制体系的相对位置亦或是绝对位置，通常都是通过施加一些约束算法来实现的。例如用于限制化学键的LINCS算法，又比如水分子体系非常常用的SETTLE约束算法，这两种算法都属于Constraint（硬约束）。除此之外还有很多Restraint（软约束），例如施加谐振势等等，在MindSponge中有相关的实现：sponge.potential.OscillatorBias。

2024-05-26

500

Python作图三维等高面

函数数据 python offline z3

对于等高线，大家都是比较熟悉的，因为日常生活中遇到的山体和水面，都可以用一系列的等高线描绘出来。而等高面，顾名思义，就是在三维空间“高度一致”的曲面。当然了，在二维平面上我们所谓的“高度”实际上就是第三个维度的值，但是三维曲面所谓的“高度”，实际上我们可以理解为密度。“高度”越高，“密度”越大。

2024-05-22

630

Ubuntu系统下的mp4播放器

mp4 vlc 软件系统 ubuntu

这里推荐一个Ubuntu 20.04下可用的本地视频播放器，VLC。可用直接打开本地视频，速度也不错，可用使用apt安装。一般顺序是先安装媒体加码器：

2024-05-21

1470

MindSpore梯度进阶操作

变量测试函数 self tensor

在MindSpore深度学习框架中，我们可以使用mindspore.grad对函数式编程的函数直接计算自动微分，也可以使用mindspore.ops.GradOperation求解Cell类的梯度dout。本文所介绍的mindspore.ops.InsertGradientOf是一个对dout进一步进行处理的算子，类似于在Cell类中自定义一个bprop函数，不改变前向传播输出的结果，只改变反向传播的结果。

2024-05-17

1160

MindSponge分子动力学模拟——自定义控制器（2024.05）

深度学习开发者框架算法系统

分子动力学模拟中的控制器（Controller）可以被用于修改模拟过程中的原子坐标和原子速度等参量，从而达到控制系统特定参量的目的。例如控温器可以用于实现NVT系综，控压器可用于实现NPT系综。而在MindSponge分子动力学模拟框架下，控温控压都可以基于控制器Controller来实现。关于更多的MindSponge分子动力学模拟框架的信息，如安装和基本使用等，可以阅读MindSponge专栏里面的文章。

2024-05-16

940

统计力学中的概率论基础（一）

变量函数基础事件统计

统计力学是一门通过粒子的纯粹微观量来表示系统宏观量的学科，从统计分布出发，用无偏/有偏估计来研究各种不同的系综。本文内容部分参考自郑伟谋老师所著《统计力学导引》，主要介绍其中概率论基础的部分。但因为大多是个人的理解，如有差错，与参考文献作者无关。

2024-05-15

970

统计力学中的概率论基础（二）

事件 int lambda 函数基础

接上一篇文章，我们继续记录统计力学中的一些基础的概率论知识。这一篇文章主要介绍的是一些常用的概率密度函数的对应参数计算，如期望值、方差等。

2024-05-15

1200

MindSpore反向传播配置关键字参数

解决方案配置 import tensor 函数

在MindSpore深度学习框架中，我们可以向construct函数传输必备参数或者关键字参数，这跟普通的Python函数没有什么区别。但是对于MindSpore中的自定义反向传播bprop函数，因为标准化格式决定了最后的两位函数输入必须是必备参数out和dout用于接收函数值和导数值。那么对于一个自定义的反向传播函数而言，我们有可能要传入多个参数。例如这样的一个案例：

2024-05-10

1040

PyTorch的安装与使用

pytorch anaconda 函数框架 linux

PyTorch是一个非常常用的AI框架，主要归功于其简单易用的特点，深受广大科研人员的喜爱。在前面的一篇文章中我们介绍过制作PyTorch的Singularity镜像的方法，这里我们单独抽出PyTorch的安装和使用，再简单的聊一聊。

2024-05-09

2280

Markdown和Latex中文字上下标的方法

函数前端语法 markdown latex

在Markdown和Latex中，如果只是写公式，不论是行内公式还是行间公式，都可以直接使用^和_这两个符号实现上下标。但有个问题是，如果只是使用公式来做上下标，出来的字体是斜着的。例如这样的语法：

2024-05-08

5890

Plumed分子模拟后分析

脚本可视化数据算法工具

在前面的几篇博客中，我们分别介绍过Histogram算法的使用、Plumed安装与简单使用。Plumed一般就是两种用法：要么在运行分子动力学模拟的过程中实时的对接，要么就是把分子模拟的相关轨迹保存下来，然后再使用Plumed进行后分析，本文介绍的是后面这种使用方法。

2024-05-07

640

手搓自动微分

self 对象函数框架原理

自动微分技术，在各大深度学习框架里面得到了广泛的应用。但是其实究其原理，就是一个简单的链式法则。要实现一个自动微分框架是非常容易的事情，难的是高阶的自动微分和端到端的自动微分。这篇文章主要介绍一阶自动微分的基础Python实现，以及一些简单的测试案例。

2024-04-19

1530

直方图与核密度估计

KDE data label 函数统计

直方图是一种经常被用于统计的图形表达形式，简单来说它的功能就是用一系列的样本数据，去分析样本的分布规律。而直方图跟核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）方法的主要差别在于，直方图得到的是一个离散化的统计分布，而KDE方法得到的是一个连续的概率分布函数。如果将得到的分布重新用于采样，两者都可以结合蒙特卡洛方法实现这样的功能，但是KDE的优点在于它得到的结果是可微分的，那么就可以应用于有偏估计的分子动力学模拟中，如元动力学（Meta Dynamics）方法。这里主要用Python实现一个简单的KDE函数的功能，也顺带介绍一下Numpy和Matplotlib中关于直方图的使用方法。

2024-04-18

1550

Tkinter常用功能示例（一）

text tkinter tree root self

Tkinter是一个Python自带的GUI框架，虽然现在主流的还是用pyqt的多一些，但是Tkinter在环境配置上可以节省很多工作，可以用来做一些小项目。如果是大型项目，用pyqt或者QT确实会更加专业一些。本文主要介绍一些简单的Tkinter的示例，比如文本框定义、标签定义和TreeView定义等。

2024-04-17

1230

MindSpore运行报错RuntimeError: Unsupported device target GPU解决方案

解决方案配置 device gpu target

在运行MindSpore程序时，设置device_target为GPU，结果运行时报错：

2024-04-16

3101

MindSpore编译构建后Vmap模块的RuntimeError问题

编译测试函数开发软件

这篇文章来源于MindSpore仓库中的一个Issue，简单描述问题就是，如果你用MindSpore开发了一个python软件供别人使用，那么很有可能涉及到编译构建的问题。但是如果直接使用编译好的whl包去运行的话，就有可能出现一个跟Jit即时编译有关的报错，这里Jit在其他的一些模块中也会被使用到，比如Vmap函数和Grad函数等。

2024-04-12

740

单精度浮点数误差与消除方法

程序硬件 random sum 测试

一个比较容易理解的概念，我们在做计算的过程中，很多时候都要做截断。不同精度的混合计算之间也会有截断，就比如一个float32单精度浮点数，符号占1位，指数占8位，尾数占23位。而一个float64双精度浮点数，符号占1位，指数占11位，尾数占52位。通常情况下，float32的有效数字约7位（按照

2024-04-11

3480

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