skywalk8163

GPUMD分子动力学模拟-学习与实践

【20220813-樊哲勇 |基于GPUMD程序包的机器学习势和分子动力学模拟】 https://www.bilibili.com/video/BV1cd4y1Z7zi?share_source=copy_web

纯GPU下的MD分子模型系统软件

https://github.com/brucefan1983/GPUMD

跟GPUMD对接的一些python程序

https://github.com/AlexGabourie/gpyumd gpyumd是一个用于GPUMD的 Python3 接口。它帮助用户根据GPUMD 文档提供的详细信息生成输入和处理输出文件。

https://github.com/bigd4/PyNEP
PyNEP是GPUMD中使用的机器学习势NEP的 Python 接口。

特征：

ase NEP 计算器
原子的描述符和潜在描述符计算
GPUMD 数据集的加载和转储
NEP的phonopy计算（需要phonopy和spglib）
结构选择
最远点采样

《CUDA编程》书配套代码

https://github.com/brucefan1983/CUDA-Programming

用 pyCUDA 实现《CUDA编程》书中的范例

由琪同学正在用 pyCUDA 实现《CUDA编程》书中的范例，见如下仓库：
https://github.com/YouQixiaowu/CUDA-Programming-with-Python

软件包下载以及库安装

下载如下四个软件包

# !git clone https://github.com/bigd4/PyNEP
# !git clone https://github.com/brucefan1983/GPUMD
# !git clone https://github.com/brucefan1983/CUDA-Programming
# !git clone https://github.com/YouQixiaowu/CUDA-Programming-with-Python

正克隆到 'CUDA-Programming-with-Python'...
remote: Enumerating objects: 291, done.[K
remote: Total 291 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 291[K
接收对象中: 100% (291/291), 1.64 MiB | 981.00 KiB/s, 完成.
处理 delta 中: 100% (126/126), 完成.
检查连接... 完成。

安装相关库

# pycuda安装耗时很长，总计需要145秒
!pip install pybind11 spglib phonopy pycuda

# 用时14秒
!pip install -r PyNEP/requirements.txt -q

安装PyNEP

# !git clone --recursive https://github.com/bigd4/PyNEP.git
# 安装后需要“重启内核”
!cd PyNEP && python setup.py install

PyNEP学习


from ase.build import bulk
atoms = bulk('C', 'diamond', cubic=True)

# calculate energy and forces
from pynep.calculate import NEP
calc = NEP('PyNEP/examples/C_2022_NEP3.txt')
atoms = bulk('C', 'diamond', cubic=True)
atoms.set_calculator(calc)
energy = atoms.get_potential_energy()
forces = atoms.get_forces()
stress = atoms.get_stress()  # stress in ase is different from virial in GPUMD

# calculate descriptors and latent descriptors
des = calc.get_property('descriptor', atoms)
lat = calc.get_property('latent', atoms)

# load and dump GPUMD data
from pynep.io import load_nep, dump_nep
dump_nep('C.in', [atoms])
atoms = load_nep('C.in')[0]

# calculate band strucuture, dos and thermal properties (need spglib and phonopy)
from pynep.phono import PhonoCalc
phono_calc = PhonoCalc(calc)
phono_calc.calculate(atoms)

Calculating force constants...
Calculating band structure...
Calculating total dos...
Calculating partial dos...
Calculating thermal properties...
Calculating ZPE...





Atoms(symbols='C8', pbc=True, cell=[3.57, 3.57, 3.57], calculator=SinglePointCalculator(...))

GPUMD学习

fcp 电位检测

!cd GPUMD/examples/fcp_potentials/check_force && /home/aistudio/GPUMD/src/gpumd

***************************************************************
*                 Welcome to use GPUMD                        *
*     (Graphics Processing Units Molecular Dynamics)          *
*                     Version 3.4                             *
*              This is the gpumd executable                   *
***************************************************************


---------------------------------------------------------------
Compiling options:
---------------------------------------------------------------

DEBUG is off: Use different PRNG seeds for different runs.

---------------------------------------------------------------
GPU information:
---------------------------------------------------------------

number of GPUs = 1
Device id:                   0
    Device name:             Tesla V100-SXM2-32GB
    Compute capability:      7.0
    Amount of global memory: 31.7485 GB
    Number of SMs:           80

---------------------------------------------------------------
Started running GPUMD.
---------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------------
Started initializing positions and related parameters.
---------------------------------------------------------------

Number of atoms is 108.
Use triclinic box.
Use periodic boundary conditions along x.
Use periodic boundary conditions along y.
Use periodic boundary conditions along z.
Box matrix h = [a, b, c] is
    1.2150000000e+01    0.0000000000e+00    0.0000000000e+00
    0.0000000000e+00    1.2150000000e+01    0.0000000000e+00
    0.0000000000e+00    0.0000000000e+00    1.2150000000e+01
Inverse box matrix g = inv(h) is
    8.2304526749e-02    0.0000000000e+00    0.0000000000e+00
    0.0000000000e+00    8.2304526749e-02    0.0000000000e+00
    0.0000000000e+00    0.0000000000e+00    8.2304526749e-02
Do not specify initial velocities here.
Have 1 grouping method(s).
There are 108 groups of atoms in grouping method 0.
    1 atoms in group 0.
    1 atoms in group 1.
    1 atoms in group 2.
    1 atoms in group 3.
    1 atoms in group 4.
    1 atoms in group 5.
    1 atoms in group 6.
    1 atoms in group 7.
    1 atoms in group 8.
    1 atoms in group 9.
    1 atoms in group 10.
    1 atoms in group 11.
    1 atoms in group 12.
    1 atoms in group 13.
    1 atoms in group 14.
    1 atoms in group 15.
    1 atoms in group 16.
    1 atoms in group 17.
    1 atoms in group 18.
    1 atoms in group 19.
    1 atoms in group 20.
    1 atoms in group 21.
    1 atoms in group 22.
    1 atoms in group 23.
    1 atoms in group 24.
    1 atoms in group 25.
    1 atoms in group 26.
    1 atoms in group 27.
    1 atoms in group 28.
    1 atoms in group 29.
    1 atoms in group 30.
    1 atoms in group 31.
    1 atoms in group 32.
    1 atoms in group 33.
    1 atoms in group 34.
    1 atoms in group 35.
    1 atoms in group 36.
    1 atoms in group 37.
    1 atoms in group 38.
    1 atoms in group 39.
    1 atoms in group 40.
    1 atoms in group 41.
    1 atoms in group 42.
    1 atoms in group 43.
    1 atoms in group 44.
    1 atoms in group 45.
    1 atoms in group 46.
    1 atoms in group 47.
    1 atoms in group 48.
    1 atoms in group 49.
    1 atoms in group 50.
    1 atoms in group 51.
    1 atoms in group 52.
    1 atoms in group 53.
    1 atoms in group 54.
    1 atoms in group 55.
    1 atoms in group 56.
    1 atoms in group 57.
    1 atoms in group 58.
    1 atoms in group 59.
    1 atoms in group 60.
    1 atoms in group 61.
    1 atoms in group 62.
    1 atoms in group 63.
    1 atoms in group 64.
    1 atoms in group 65.
    1 atoms in group 66.
    1 atoms in group 67.
    1 atoms in group 68.
    1 atoms in group 69.
    1 atoms in group 70.
    1 atoms in group 71.
    1 atoms in group 72.
    1 atoms in group 73.
    1 atoms in group 74.
    1 atoms in group 75.
    1 atoms in group 76.
    1 atoms in group 77.
    1 atoms in group 78.
    1 atoms in group 79.
    1 atoms in group 80.
    1 atoms in group 81.
    1 atoms in group 82.
    1 atoms in group 83.
    1 atoms in group 84.
    1 atoms in group 85.
    1 atoms in group 86.
    1 atoms in group 87.
    1 atoms in group 88.
    1 atoms in group 89.
    1 atoms in group 90.
    1 atoms in group 91.
    1 atoms in group 92.
    1 atoms in group 93.
    1 atoms in group 94.
    1 atoms in group 95.
    1 atoms in group 96.
    1 atoms in group 97.
    1 atoms in group 98.
    1 atoms in group 99.
    1 atoms in group 100.
    1 atoms in group 101.
    1 atoms in group 102.
    1 atoms in group 103.
    1 atoms in group 104.
    1 atoms in group 105.
    1 atoms in group 106.
    1 atoms in group 107.
There is only one atom type.
    108 atoms of type 0.

---------------------------------------------------------------
Finished initializing positions and related parameters.
---------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------------
Started executing the commands in run.in.
---------------------------------------------------------------

Use the force constant potential.
    up to order-6.
    and compute heat current up to order-2.
    Use the force constant data in ../../../potentials/fcp/Al.
    Data in r0.in have been read in.
    Reading data from ../../../potentials/fcp/Al/fcs_order2.in
    Reading data from ../../../potentials/fcp/Al/clusters_order2.in
    Reading data from ../../../potentials/fcp/Al/fcs_order3.in
    Reading data from ../../../potentials/fcp/Al/clusters_order3.in
    Reading data from ../../../potentials/fcp/Al/fcs_order4.in
    Reading data from ../../../potentials/fcp/Al/clusters_order4.in
    Reading data from ../../../potentials/fcp/Al/fcs_order5.in
    Reading data from ../../../potentials/fcp/Al/clusters_order5.in
    Reading data from ../../../potentials/fcp/Al/fcs_order6.in
    Reading data from ../../../potentials/fcp/Al/clusters_order6.in
    applies to atoms [0, 108) from type 0 to type 0.
Initialized velocities with T = 1 K.
Use NVE ensemble for this run.
Time step for this run is 0 fs.
Dump force.
    every 1 steps.
Run 1 steps.
    1 steps completed.

---------------------------------------------------------------
Time used for this run = 0.016468 second.
Speed of this run = 6558.17 atom*step/second.
---------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------------
Finished executing the commands in run.in.
---------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------------
Time used = 0.312379 s.
---------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------------
Finished running GPUMD.
---------------------------------------------------------------

NEP电位检测碲化铅训练

# 训练用时425秒

!cd GPUMD/examples/nep_potentials/PbTe/train && /home/aistudio/GPUMD/src/nep

***************************************************************
*                 Welcome to use GPUMD                        *
*    (Graphics Processing Units Molecular Dynamics)           *
*                     Version 3.4                             *
*              This is the nep executable                     *
***************************************************************


---------------------------------------------------------------
GPU information:
---------------------------------------------------------------

number of GPUs = 1
Device id:                   0
    Device name:             Tesla V100-SXM2-32GB
    Compute capability:      7.0
    Amount of global memory: 31.7485 GB
    Number of SMs:           80

---------------------------------------------------------------
Started running nep.
---------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------------
Started reading nep.in.
---------------------------------------------------------------

Input or default parameters:
    (input)   use NEP version 3.
    (input)   number of atom types = 2.
        (default) type 0 (Te with Z = 52) has force weight of 1.
        (default) type 1 (Pb with Z = 82) has force weight of 1.
    (default) will not add the ZBL potential.
    (input)   radial cutoff = 8 A.
    (input)   angular cutoff = 4 A.
    (input)   n_max_radial = 4.
    (input)   n_max_angular = 4.
    (default) basis_size_radial = 8.
    (default) basis_size_angular = 8.
    (input)   l_max_3body = 4.
    (input)   l_max_4body = 2.
    (input)   l_max_5body = 0.
    (input)   number of neurons = 30.
    (default) lambda_1 = 0.05.
    (default) lambda_2 = 0.05.
    (default) lambda_e = 1.
    (default) lambda_f = 1.
    (default) lambda_v = 0.1.
    (default) force_delta = 0.
    (input)   batch size = 25.
    (default) population size = 50.
    (input)   maximum number of generations = 10000.
Some calculated parameters:
    number of radial descriptor components = 5.
    number of angualr descriptor components = 25.
    total number of  descriptor components = 30.
    NN architecture = 30-30-1.
    number of NN parameters to be optimized = 961.
    number of descriptor parameters to be optimized = 360.
    total number of parameters to be optimized = 1321.

---------------------------------------------------------------
Finished reading nep.in.
---------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------------
Started reading train.in.
---------------------------------------------------------------

Number of configurations = 325.
Number of devices = 1
Number of batches = 13

Batch 0:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 74.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 5.
    Maximum number of neighbors for one atom = 9.
---------------------------------------------------------------


Batch 1:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 73.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 4.
    Maximum number of neighbors for one atom = 10.
---------------------------------------------------------------


Batch 2:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 73.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 5.
    Maximum number of neighbors for one atom = 9.
---------------------------------------------------------------


Batch 3:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 72.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 5.
    Maximum number of neighbors for one atom = 9.
---------------------------------------------------------------


Batch 4:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 73.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 4.
    Maximum number of neighbors for one atom = 9.
---------------------------------------------------------------


Batch 5:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 72.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 5.
    Maximum number of neighbors for one atom = 8.
---------------------------------------------------------------


Batch 6:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 73.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 4.
    Maximum number of neighbors for one atom = 8.
---------------------------------------------------------------


Batch 7:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 73.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 5.
    Maximum number of neighbors for one atom = 8.
---------------------------------------------------------------


Batch 8:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 72.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 5.
    Maximum number of neighbors for one atom = 8.
---------------------------------------------------------------


Batch 9:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 57.
    Maximum number of neighbors for one atom = 74.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 4.
    Maximum number of neighbors for one atom = 9.
---------------------------------------------------------------


Batch 10:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 72.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 4.
    Maximum number of neighbors for one atom = 9.
---------------------------------------------------------------


Batch 11:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 73.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 5.
    Maximum number of neighbors for one atom = 8.
---------------------------------------------------------------


Batch 12:
Number of configurations = 25.

---------------------------------------------------------------
Constructing train_set in device  0.
Total number of atoms = 6250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 73.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 5.
    Maximum number of neighbors for one atom = 8.
---------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------------
Started reading test.in.
---------------------------------------------------------------

Number of configurations = 325.

---------------------------------------------------------------
Constructing test_set in device  0.
Total number of atoms = 81250.
Number of atoms in the largest configuration = 250.
Number of configurations having virial = 0.
Radial descriptor with a cutoff of 8 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 56.
    Maximum number of neighbors for one atom = 74.
Angular descriptor with a cutoff of 4 A:
    Minimum number of neighbors for one atom = 4.
    Maximum number of neighbors for one atom = 10.
---------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------------
Time used for initialization = 1.004430 s.
---------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------------
Started training.
---------------------------------------------------------------

Step    Total-Loss L1Reg-Loss L2Reg-Loss RMSE-E-Train RMSE-F-Train RMSE-V-Train RMSE-E-Test  RMSE-F-Test  RMSE-V-Test  
100     0.07901    0.01401    0.02655    0.00055      0.03790      0.00000      0.00043      0.03604      0.00000      
200     0.07733    0.01389    0.02647    0.00043      0.03655      0.00000      0.00041      0.03616      0.00000      
300     0.07729    0.01376    0.02641    0.00047      0.03666      0.00000      0.00040      0.03611      0.00000      
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9500    0.07527    0.01120    0.02341    0.00035      0.04031      0.00000      0.00040      0.03656      0.00000      
9600    0.06881    0.01119    0.02338    0.00030      0.03393      0.00000      0.00040      0.03658      0.00000      
9700    0.07255    0.01117    0.02335    0.00044      0.03759      0.00000      0.00042      0.03661      0.00000      
9800    0.07473    0.01117    0.02333    0.00041      0.03982      0.00000      0.00040      0.03657      0.00000      
9900    0.07196    0.01114    0.02330    0.00035      0.03717      0.00000      0.00038      0.03658      0.00000      
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---------------------------------------------------------------
Time used for training = 425.320282 s.
---------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------------
Finished running nep.
---------------------------------------------------------------

训练输出

9900    0.07196    0.01114    0.02330    0.00035      0.03717      0.00000      0.00038      0.03658      0.00000      
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---------------------------------------------------------------
Time used for training = 425.320282 s.
---------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------------
Finished running nep.
---------------------------------------------------------------

pyCUDA 实现《CUDA编程》

氩（Argon）分子模拟

CUDA-Programming-with-Python/src(CUDA-Programming-with-Python)/13-md/whole-code

# 用时4秒
!cd 'CUDA-Programming-with-Python/src(CUDA-Programming-with-Python)/13-md/whole-code' && python Ar.py

time used for equilibration =  4.015681028366089  s
time used for production =  2.834850788116455  s

Time used for training = 425.320282 s.

Finished running nep.



# pyCUDA 实现《CUDA编程》

## 氩（Argon）分子模拟

CUDA-Programming-with-Python/src(CUDA-Programming-with-Python)/13-md/whole-code


```python
# 用时4秒
!cd 'CUDA-Programming-with-Python/src(CUDA-Programming-with-Python)/13-md/whole-code' && python Ar.py

time used for equilibration =  4.015681028366089  s
time used for production =  2.834850788116455  s

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主题：我缺乏的东西自从加入2022年弘丹写作学院，感觉每天的生活都忙碌了起来，我要上班，要学习。所以我每天都必须拼尽全力向前奔跑，才追得上小伙伴们的脚步。在写作学院，我学会了反省自己的不足，我的想法多，缺乏的东西也太多。比如：写作的文笔，写作逻辑，底层自信心……看到社群里那么多优秀的小伙伴，我感觉自己越来越自卑，我这么一个平庸的人，会完成今年的写作目标吗？我开始不停怀疑自己是否能坚持下去。而弘丹老
2021-04-11 英英成长日记
（1）每天写50字以上的催眠语言肯定自己或孩子或爱人今天的公益沙龙第二期，你有充分的准备！所以一切都很顺利！你还可以更灵活，我相信你可以做到！你是一个有爱的人！爱能成就一切！加油！分享也是成长！你说对吗？（2）每天晚上跟潜意识沟通一次。谢谢你潜意识，今天支持我讲完两个小时沙龙！感恩你每天这样支持我成长学习！（3）每天学习三条时间管理方法，共100条。(4)自己想要坚持3件事（确定下来至少一件，坚持
忙忙碌碌才是生活北渔说
观海年后上班，因为项目接近尾声甚是消闲。说是消闲，其实身消闲，心不消闲。都说当下社会是焦虑的社会，因为人们普遍焦虑。上班已有半月，想想这好像是上班几年来最空闲的一段时间了。空闲的主要原因是工作处在了瓶颈期，心有余而力不足。因为有一颗力求完美的心，但却没有力求完美的能力，所以徒有焦虑。不知道大家有没有这种感觉，在高压学习或工作一段时间之后，突然闲下来就会茫然无措。有时候读一本长篇，好不容易结束本来应
数据管理知识体系指南（第二版）-第五章——数据建模和设计-学习笔记键盘上的五花肉数据治理数据库数据仓库数据治理
目录5.1引言5.1.1业务驱动因素5.1.2目标和原则5.1.3基本概念5.2活动5.2.1规划数据建模5.2.2建立数据模型5.2.3审核数据模型5.2.4维护数据模型5.3工具5.3.1数据建模工具5.3.2数据血缘工具5.3.3数据分析工具5.3.4元数据资料库5.3.5数据模型模式5.3.6行业数据模型5.4方法5.4.1命名约定的最佳实践5.4.2数据库设计中的最佳实践5.5数据建模和
职场人员学习时间管理的重大意义时间管理v8
时间管理是指通过事先规划和运用一定的技巧、方法与工具实现对时间的灵活以及有效运用，从而实现个人或组织的既定目标。职场人员能否在自己的事业生涯中取得成功，秘诀就在于搞好时间管理。世界上最重要的东西是"时间"，不能管理时间，便什么也不能管理。时间是世界上最短缺的资源，除非严加管理，否则就会一事无成。职场人员学习时间管理的重大意义职场中时间陷阱为什么职场人员总是觉得时间不够，经常会导致加班加点的工作？主
遗落的光阴古诗风光
第七篇，小明的学生时代。小明和他的同桌的共听一首歌的行为已经实现了。所以每次没事就和他的同桌一起畅听音乐，这也导致了一些场面都发生，一就是她的隔壁同桌时不时的鄙夷的眼光，二是他进一步加聚了他同桌对他的态度，他的同桌除了平时的听音乐交流之外，还增加了与他的交流。其中最关键的就是，因为他的同桌没事就与他的进行生活的交流。其中最关键的就是在一个不上课的周末小明独自一人回到了宿舍进行学习。而这时他的同桌带
Linux学习系列之vim编辑器（一） llibertyll linux 学习
vi编辑器的操作模式输入模式—aio等—>命令模式<—：键—末行模式从输入/末行模式切换到命令模式都是需要按ESC键注:a光标后输入，i光标前输入，o直接向下加一行输入，O向上加一行输入在vi编辑器中光标的移动（命令行模式下）键组合（命令）光标的移动$光标移动到当前行的结尾0（零）光标移动到当前行的开始GG光标移动到最后一行gg光标移动到第一行在命令行模式下删除与复制的操作键组合（命令）含义dd删
四叶草系统会议总结-2021-09-06 小马过河的写作空间
大家好，我是狂奔的小马哥，来自深圳，一名工程师，2020年2月注册芬香，2021年2月开始建群做芬香，2021年3月底离开了一段时间，2021年9月份重新进入这个团队首先感恩芬香公司提供的平台机会，感恩我的邀请人和老师小四老师，介绍给我这么好的事业，让我可以结识到这么好的平台和优秀的老师非常感谢老师邀请我重新参与会议，让我有机会向老师和优秀的小伙伴学习悟到：经书易得，人师难求在我离开的这段时间，我
心理简语20181122 pantene777
今天对一个朋友有了颠覆性的认识。这是个大家看来咋咋呼呼、高调行事的人，在人人都隐藏自己的现在显得特别的不合群。带着心理学习论证的任务，我今天暗暗观察了好久。在讲话的时候，这个女孩子音调高，注重礼节，斟词琢句中透露着与人相互呼应的信息，这是个用自己滋养别人的有热情的人。而且，她工作起来浑身充满了干劲，那是发自内心的爱好工作，以至于很多人觉得她是想谋得一官半职，我的直觉她是为了内心的成就感。晚上，我和
java类加载顺序 3213213333332132 java
package com.demo; /** * @Description 类加载顺序 * @author FuJianyong * 2015-2-6上午11:21:37 */ public class ClassLoaderSequence { String s1 = "成员属性"; static String s2 = "
Hibernate与mybitas的比较 BlueSkator sql Hibernate 框架 ibatis orm
第一章 Hibernate与MyBatis Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。 MyBatis 参考资料官网：http:
php多维数组排序以及实际工作中的应用 dcj3sjt126com PHP usort uasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8&q
DOM改变字体大小周华华前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
c3p0的配置 g21121 c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是：http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。以在spring中配置dataSource为例：  <bean name="prope
Java获取工程路径的几种方法 510888780 java
第一种： File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath()); System.out.println(f); 结果: C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin 获取当前类的所在工程路径; 如果不加“
在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器 Harry642 免密 ssh
1.客户机 (1)执行ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"生成公钥，xxx为自定义大email地址 (2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上，xxx为服务器地址 (3)执行cat
Java新手入门的30个基本概念一 aijuans java java 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。　　Java概述:　　目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
Memcached for windows 简单介绍 antlove java Web windows cache memcached
1. 安装memcached server a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip b. 解压缩，dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录，运行memcached.exe -d install c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
数据库对象的视图和索引百合不是茶索引 oeacle数据库视图
视图视图是从一个表或视图导出的表，也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表，数据库不对视图所对应的数据进行实际存储，只存储视图的定义，对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图为什么oracle需要视图; &
Mockito(一) --入门篇 bijian1013 持续集成 mockito 单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架，它与EasyMock和jMock很相似，但是通过在执行后校验什么已经被调用，它消除了对期望行为（expectations）的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为（expectations），而这导致了丑陋的初始化代码。 &nb
精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* * SQL函数 */ --数字函数 --ABS(n):返回数字n的绝对值 declare v_abs number(6,2); begin v_abs:=abs(&no); dbms_output.put_line('绝对值：'||v_abs); end; --ACOS(n):返回数字n的反余弦值，输入值的范围是-1~1，输出值的单位为弧度
【Log4j一】Log4j总体介绍 bit1129 log4j
Log4j组件：Logger、Appender、Layout Log4j核心包含三个组件：logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能：日志的输出目标日志的输出格式日志的输出级别(是否抑制日志的输出) logger继承特性 A logger is said to be an ancestor of anothe
Java IO笔记白糖_ java
public static void main(String[] args) throws IOException { //输入流 InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test"); InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in); Bu
Docker 监控 ronin47 docker监控
目前项目内部署了docker，于是涉及到关于监控的事情，参考一些经典实例以及一些自己的想法，总结一下思路。 1、关于监控的内容监控宿主机本身监控宿主机本身还是比较简单的，同其他服务器监控类似，对cpu、network、io、disk等做通用的检查，这里不再细说。额外的，因为是docker的
java-顺时针打印图形 bylijinnan java
一个画图程序要求打印出： 1.int i=5; 2.1 2 3 4 5 3.16 17 18 19 6 4.15 24 25 20 7 5.14 23 22 21 8 6.13 12 11 10 9 7. 8.int i=6 9.1 2 3 4 5 6 10.20 21 22 23 24 7 11.19
关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法 Kai_Ge iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说，软件汉化固然好用，但是汉化不完整却极为头疼，本方法针对iReport汉化不完整的情况，强制使用英文版，方法如下：在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数，即可变为英文版。 # ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
[并行计算]论宇宙的可计算性 comsci 并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识...... 那么,这种概念让我们推论出一个结论 &nb
用OpenGL实现无限循环的coverflow dai_lm android coverflow
网上找了很久，都是用Gallery实现的，效果不是很满意，结果发现这个用OpenGL实现的，稍微修改了一下源码，实现了无限循环功能源码地址： https://github.com/jackfengji/glcoverflow public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements GLSurfaceV
JAVA数据计算的几个解决方案1 datamachine java Hibernate 计算
老大丢过来的软件跑了10天，摸到点门道，正好跟以前攒的私房有关联，整理存档。 -----------------------------华丽的分割线------------------------------------- 数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间，负责计算数据存储层的数据，并将计算结果返回应用程序的层次。J &nbs
简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式 dcj3sjt126com yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。数据库首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限扩展 CWebUser 类在配置文件(一般为 protecte
未选之路 dcj3sjt126com 诗
作者:罗伯特*费罗斯特黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处. 但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹. 那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
Java处理15位身份证变18位蕃薯耀 18位身份证变15位 15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位，18位身份证变15位 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】 hanqunfeng springmvc4
从spring3.0开始，Spring将JavaConfig整合到核心模块，普通的POJO只需要标注@Configuration注解，就可以成为spring配置类，并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。 Xml配置和Java类配置对比如下： applicationContext-AppConfig.xml <!-- 激活自动代理功能参看：
Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互 jackyrong JavaScript html android 脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之: 1 JAVASCRIPT脚本调用android程序要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
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Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作，程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助，比如指导手册、在线课程和一些参考资料，而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言，或是了解最新的标准，还是需要从其他地方找到一些灵感，我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源，帮助你更成功地进行Web开发。这里列出10个最佳Web开发资源，它们都是受
架构师之面试------jdk的hashMap实现 nannan408 HashMap
1.前言。如题。 2.详述。 (1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法（其实也就是简单的加乘算法），如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了）。 static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
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多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法：方法一：在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; <input type="text" autocomplete="off" n
POJO和JavaBean的区别和联系 tjmljw POJO java beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比 POJO复杂很多， Java Bean 是可复用的组件，对 Java Bean 并没有严格的规
java中单例的五种写法 liuxiaoling java 单例
/** * 单例模式的五种写法： * 1、懒汉 * 2、恶汉 * 3、静态内部类 * 4、枚举 * 5、双重校验锁 */ /** * 五、双重校验锁，在当前的内存模型中无效 */ class LockSingleton { private volatile static LockSingleton singleton; pri