Dechin的博客

摘要： 本文介绍了使用Docker从DockerHub上下载容器镜像时很有可能出现的网络中断的问题。默认情况下，如果Docker下载镜像的过程中被中断了，是要从头开始下载的，而且再次下载也有可能受到网络波动的影响。这里提供了一种配置docker参数文件的方法，以及在该方案不生效的情况下的手动操作方法，最后实现了docker pull的断点续传。 阅读全文

摘要： 这篇文章介绍了在Cython中定义结构体，并在Python的Numpy数组/MemoryView和自定义结构体之间进行数据转换的方法。Cython有着非常Pythonic的编程范式，又具有接近于C语言的性能，对于Python开发者而言确实是一个很棒的工具。 阅读全文

摘要： 从Python接口调用GPU进行加速的方案有很多，包括Cupy和PyCuda以及之前介绍过的Numba，还可以使用MindSpore、PyTorch和Jax等成熟的深度学习框架，这里介绍了一种直接写CUDA Kernel函数的方案。为了能够做到CUDA-C和Python编程的分离，这里引入了Cython作为中间接口，这样一来Python开发者和C开发者可以去共同开发相应的高性能方法。 阅读全文

摘要： hdf5是一个在量子化学和分子动力学模拟中经常有可能被用到的一种数据存储格式，得益于其良好的压缩率和完整性校验，一定程度上保障了其数据/轨迹存储的可靠性。本文介绍了关于hdf5文件的两个操作：更新已有的hdf5文件中的数据内容，以及flush同步更新的方法。 阅读全文

摘要： 这篇文章介绍了Python-Cython-C三种语言的简单耦合，以Cython为中间接口，实现Python数据传到C语言的后端执行相关计算。这就相当于可以在Python中调用C语言中的指针功能来进行跨维度的数组运算，至于性能依然存在优化空间，这里仅仅做一个简单的功能演示。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一下使用Cython对Python/Numpy实现的函数进行加速的一个简单案例，模型使用的是一个弹性系数全同的谐振势，然后计算总势能。从计算结果来看，使用Cython确实可以获得更接近于C语言的速度，并且编程逻辑还可以大幅的保留Python的语法。 阅读全文

摘要： 接上一篇介绍Linux下安装和使用免费版本的PyMol之后，这里再介绍一下Windows系统下的安装方法。同时在本文中列举了一些在PyMol中有可能使用到的脚本指令，例如设置球体模型的大小、设置表面模型的透明度、平移分子和批量执行脚本等操作。 阅读全文

摘要： 本文介绍了Python编程语言中关于for循环和if条件控制的一些基本使用。包含了单层循环的退出机制和多层循环的退出机制，使得我们在满足特定条件时，可以直接结束多层循环。 阅读全文

摘要： 这篇文章介绍了新版Pypi上传Python编译后的whl包的操作流程，主要内容为登录设置双因子认证，以及获取API Token并使用token上传whl包的方法。 阅读全文

摘要： 这里我提供了一个用于画拉氏图的Python脚本源代码，供大家免费使用。虽然现在也有很多免费的平台和工具可以用，但很多都是黑箱，有需要的开发者可以直接在这个脚本基础上二次开发，定制自己的拉氏图绘制方法。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个在使用Cython进行Python高性能编程时有可能遇到的一个问题，就是找不到的对应的C语言的头文件，例如numpy中的一些头文件。解决思路就是先在本地找到相应的头文件路径，然后将其添加到编译器的环境变量中即可。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个通过配置环境变量的方法，解决Win11系统下安装分子可视化软件VMD时出现的界面闪退问题。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个在Win11系统下，通过WSL2+Docker+VSCode的方案搭建了一个mindspore-gpu的编程环境。这种方案既可以实现Linux系统编程以及部署的便捷性，又可以兼顾Windows系统强大的办公软件生态，甚至还可以借助Docker达到一定的软件可迁移性和可复制性。 阅读全文

摘要： 随着硬件算力的发展，以及AI技术的日益增进，我们不仅可以借助深度学习框架来加速分子动力学模拟，以及降低分子模拟开发的门槛。还可以实现高通量模拟，使得用最小的开销并行的运行多个分子模拟成为可能。 阅读全文

摘要： 本文是一个比较泛的分子体系控制器实现方案，因为MindSponge分子动力学模拟框架基于Python编程语言和MindSpore框架开发，因此在高度定制化的控制器实现上有先天的优势。我们可以在MindSponge中基于力对体系进行控制、基于坐标对体系进行控制，还能基于反应坐标对体系进行控制。 阅读全文