Tennisatw的博客 - Blog of Tennisatw

MDAnalysis包是一个用于分析MD的数据结果的python包，其内有丰富的分析工具，包括分析氢键的自相关函数（Hydrogen bond autocorelation function，hbacf）。但是其只支持分析连续的氢键自相关函数（continuous hbacf），不支持分析间断的（intermittent hbacf）。而其内部支持的intermittency参数也不完全符合间断的hbacf的定义。所以，我打算手动修改源代码。 The MDAnalysis package is a Python package for analyzing molecular dynamics (MD) data results, equipped with a rich set of analysis tools, including a function for analyzing Hydrogen bond autocorrelation function (hbacf). However, it only supports the analysis of continuous hbacf and not intermittent hbacf. The intermittency parameter included does not fully comply with the definition of intermittent hbacf either. Therefore, I plan to manually modify the source code. 首先，其计算自相关函数的源代码是MDAnalysis/lib/correlation.py处的autocorrelation函数。在这里有一行代码： Firstly, the source code for computing the autocorrelation function is found in MDAnalysis/lib/correlation.py, within the autocorrelation function. There is a line of code: ``` Ntau = len(set.intersection(*list_of_...

背景介绍 Mhyyyy老师的视频 《从零教你懂政治6》 介绍了多维政治坐标。通过使用计划-市场；民主-威权；进步-保守；世界-民族这4个指标来判断一个人的政治思想确实是相当全面的思想。 但是由“人” 来判断政治坐标总归是主观的。因为“人”做评价时，总是不可避免地带有其自己的倾向，如果我是极左，那我看其他人都偏右。此外，人的思想总是会受到环境的干扰，比如一个人，听多了极端保守主义的言论，就可能会把一个中立的言论当成进步的。 目前为止，最客观的评价政治指标方法当然是做测试题，但是如果只是想分析一句话的政治倾向，或者想给一个已经去世的人做客观的政治指标分析，测试题就没有用武之地了。 除了做测试题之外，其实也可以使用ChatGPT（特指GPT-4）做客观的政治倾向分析。 因为ChatGPT学习过大量的文本数据，其中自然包括政治方面的知识。事实上，ChatGPT对政治的理解相当深刻，并且十分博学。 我稍稍测试了一些常见的政治术语，要求ChatGPT进行解释，它的回答也基本令人满意。想必ChatGPT有能力评价一个人的政治倾向。 提示词 这里抛砖引玉，给出一份效果还可以的提示词，用于分析某一言论的政治倾向。如果有谁有更好的提示词，欢迎分享。 请分析以下言论所体现的言论本人的政治倾向。请从4个维度来分析其政治倾向，请在每一个评价处简要说明原因。 经济: 计划(平等, 左) - 市场(自由, 右) ，如果此言论支持市场主义，依据其支持程度不同，将其评价为市场6-市场10，市场6为中立，稍偏向市场经济，而市场10为极端市场经济，数值越大越极端。如果此言论支持计划主义，依据其支持程度不同，评价其为计划6-计划10。如中立，则评价为中立5，如未体现明显的倾向请回复未知0。 政治: 民主(自由) - 威权(权威)，评价规则同上。 文化: 进步 - 保守，评价规则同上。 身份: 世界(全球) - 民族(国家)，评价规则同上。 请以以下格式回复： **经济 计划/市场num** - 原因 **政治 民主/威权num** - 原因 **文化 进步/保守num** - 原因 **身份 世界/民族num** - 原因 请注意：言论本人并不一定支持其提到的政治倾向。如某言论虽然提到了计划经济，但认为其属于极左，这意味这他的经济...

我的 第一篇博客 是2023年4月3日发布的。到今天（2024年4月12日）已经满一周年了。 My first blog post  was published on April 3, 2023. Today, April 12, 2024, marks its first anniversary. 这一年里我一共发了62篇博客，基本做到了每周一篇，还算是高产出。 这些博客中，有1/3是对于政治和哲学的探讨（包括骂各种人），有1/3是分享一些（现学的）编程和电脑技术，还有一小部分就是各种各样的推荐了。 Over this year, I've managed to write 62 blog posts, achieving roughly one post per week, which is quite productive. A third of these posts delve into politics and philosophy, another third share insights into programming and computer technology that I learned on the fly, and the rest recommend various things. 除此之外，我对博客的界面也一直在“折腾”，包括各种排版布局和小工具。这其中我最费心的就是Tennisbot的live2d插件了，从布局，内容，到加载速度。不夸张的说，我感觉我现在已经有一定的前端技术了。 In addition to content, I've constantly tinkered with the blog's interface, including various layouts and widgets. The most time-consuming project has been the Tennisbot's live2d plugin, from its layout and content to its loading speed. It's no exaggeration to say ...

Gromacs是一个开源的软件，用c++开发。如果对Gromacs的某个功能不满意，大可以直接去修改其源代码，然后编译，安装。 Gromacs is an open-source software developed in C++. If you are dissatisfied with a particular feature of Gromacs, you can directly modify its source code, then compile and install it. 首先，从github上下载其源代码：在想要储存代码的地方打开terminal（或者对于windows用户就是powershell），输入： First, download the source code from GitHub: Open the terminal (or PowerShell for Windows users) in the desired location to store the code, and type: ``` git clone https://github.com/gromacs/gromacs.git ``` 源代码储存在gromacs/src/gromacs/里，比如分析氢键的gmx hbond就位于gromacs/src/gromacs/gmxana/gmx_hbond.cpp 想怎么改都可以，改好后保存。 The source code is stored in gromacs/src/gromacs/. For example, the code for analyzing hydrogen bonds, gmx hbond, is located at gromacs/src/gromacs/gmxana/gmx_hbond.cpp. Modify as you like and then save. 然后，使用cmake编译gromacs：进入gromacs的主文件夹，创建一个名为build的文件夹，进入，在此打开terminal，输入： Next, compile Gromacs using cmake: Enter the main Gromacs directory, create a...

背景介绍 - Background 组里的人要分析一个系统的氢键数量和氢键自相关函数（Hbond autocorrelation function，hbacf）。 A colleague in our group is tasked with analyzing the number of hydrogen bonds and the hydrogen bond autocorrelation function (hbacf) in a system. 通常来说，想要获得氢键相关的信息，如果是Gromacs模拟的系统，直接用Gromacs分析就可以。对于其他系统，如果懂点python的话，也可以用MDAnalysis来分析。但是这两个软件必须要系统的拓扑信息（即键连接的信息）。但是我们是用cp2k做的量子力学模拟，根本就没有“键”的概念，也更无从谈起拓扑信息了。 VMD倒是可以在没有拓扑信息的条件下计算氢键，但是它给不出氢键的自相关函数，并且VMD的结果似乎算不到结束时就报错了，所以也没法用。 To obtain information about hydrogen bonds, if the system is simulated with Gromacs, one can directly use Gromacs for analysis. For other systems, if one is familiar with Python, MDAnalysis can be used for the analysis. However, both tools require the topological information of the system (i.e., the information on bond connections). But our simulations were conducted using cp2k for quantum mechanical calculations, where the concept of "bonds" doesn’t exist, let alone topological information. VMD can calcula...

约翰霍普金斯大学有新冠期间的确诊人数和死亡人数的数据文件。利用这些文件，可以分析各国的新冠死亡率。 Johns Hopkins University provides data files on confirmed cases and deaths during the COVID-19 pandemic. Using these files, one can analyze the COVID-19 mortality rates of different countries. https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/tree/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series 首先，下载csv文件，并读取数据。一共有4个文件，美国的确诊和死亡人数，以及其他国家的确诊和死亡人数。 First, download the CSV files and load the data. There are four files: confirmed and death cases in the USA, and confirmed and death cases in other countries. ``` us_conf_raw <- read.csv("covid_19/time_series_covid19_confirmed_US.csv") us_death_raw <- read.csv("covid_19/time_series_covid19_deaths_US.csv") global_conf_raw <- read.csv("covid_19/time_series_covid19_confirmed_global.csv") global_death_raw <- read.csv("covid_19/time_series_covid19_deaths_global.csv") ``` 从数据中读取日期信息。 Extract the date information from the...

写了一个脚本，将Gromacs产生的xvg文件绘制成png图片。 Wrote a script that converts xvg files generated by Gromacs into png images. https://github.com/Tennisatw/cchem_scripts/blob/main/analysis/gromacs_xvg_plotting.py

推荐一个AI生成歌曲的网站：suno.ai。你提供一些风格提示词，以及歌词。它会据此生成歌曲，生成的质量相当不错。 Here I recommend an AI-powered music creation website: suno.ai. You can provide some style prompts and lyrics, and it will generate songs based on these. The quality of the generated songs is quite good. https://app.suno.ai/ 下面是我做的一些我感觉还不错的小曲： Here are some tunes I made that I think are not bad: https://app.suno.ai/song/755b66e4-a01c-48ac-a769-e9e2149f4679 相当可以的一首日系电音，颇有刘高兴（Ryu*）的感觉，尤其是结尾。 A remarkable Japanese-style electronic track, reminiscent of Ryu*, especially towards the end. https://app.suno.ai/song/0e904fc0-3d51-41c4-8d5a-4bcfd95cd3aa 这个dnb给我听爽了 A really exhilarating drum and bass track https://app.suno.ai/song/ca56616f-2b3d-4ef5-9d52-88b03d424978 非常有律动感的jazz-funk，放10年前的小众音游都能成为神曲。 A rhythmic jazz-funk piece that could have been a hit in niche rhythm games a decade ago. 当然也可以听听别人做的更nb的歌曲： Besides that, here are some awesome tracks made by others: https://app.suno.ai/song/cb50146e-2c81-4547-9e43-a6b6f79337eb 一首史诗感拉满的摇滚，质...

首先，我们应该有一个共识：莫言当然没有抹黑英雄先烈。先不说批判其他人“抹黑英雄先烈”有文字狱之嫌。对于一个正常社会， 理应只有非常明显的言行才能称得上“抹黑”，而莫言充其量只算是小声腹诽。而且毛星火批判莫言的理由也很荒唐。详见此文。 https://www.wenxuecity.com/news/2024/03/04/125451752.html 虽然毛星火之流大量出现意味着 近年来极端爱国主义，民粹主义抬头，但我觉得不用太在意。相信我，在这一点上，这片土地从未好过，在可预见的将来也不会变好。 近十年，能明显感觉到，上面主动把社会意识形态扳至爱国（非贬义），保守（非贬义），极端（非贬义），排外（非贬义）的方向上。毛星火之流“紧跟时代潮流”，既努力促进着这一过程，他们本身也是这一过程的结果。 君子之德风，小人之德草，草上之风必偃。毛星火仅仅是来蹭莫言热度的偏执侠罢了，我们更需要关心的应该是“ 上面的人想要让这一过程进展到多大程度 ”，如果官方表扬毛星火的不畏权威，开始批斗莫言的话，那么，流淌在我们每个人基因里的故事——文革，或者类似它的东西 就要开始了。如果官方不太管这种事，我们应该还能暂时松一口气。 反过来说，“毛星火诉莫言案”是一个赛博斗兽场，各路人士口诛笔伐的同时，上面也在看我们的态反应。虽然上面想要让舆论氛围向极端与保守的方向发展，但这件事也要讲究个顺势而为。在民意还未完全煽动起来之前贸然做事，容易失道寡助，里外不是人。幸运的是，对于这件事，似乎上面觉得大家反应太激烈了，现在还不是时候，浙江宣传和浙江文艺出版社也某种程度上表达了自己的反对。 https://www.163.com/dy/article/ISI8MRLA0521Q1HR.html https://www.163.com/dy/article/ISKMG6CQ05567004.html 只是谁也说不好，下一个“毛星火”会不会“煽动”起舆论，然后上面顺水推舟，“勉为其难”地把下一个“莫言”封禁，或者判刑。然后立几条法律，让国家在开往1966的方向上又踩一脚油门。 非常可惜的是，即使是经过了这么多年的抗争，我们能做的事仍然极为有限。上面的力量太强，而我们的网络世界无异于赛博露天监狱。我们唯一能做的，就是在原有基础上，表现得更加抗拒一点，本来上面认为27年可以启动，我们可以把它拖到28年。 不过我想说，...

首先先说一下，虽然很像，但《街角魔族》并不是一个典型的芳文社kirara系的百合作品（即所谓的日常系废萌番）。在可爱的人物和轻松的日常下，是一个稍有黑暗的故事。 最打动我的是整部番中的浓浓的温柔感。正如 https://www.bilibili.com/read/cv17998687/ 这篇文章所说，《街角魔族》是一个过分温柔的世界。 比如阳夏木蜜柑身上有一个诅咒：慌张时自己身边的人便会遭受不幸。虽然周围人（尤其是桃）因为这个诅咒而受到了不少不幸，但没有任何人嫌弃她。这个诅咒本身的来源是一个魔族：乌伽露露，也是蜜柑的父亲为了保护她而召唤的。即使是解开了这个诅咒，乌伽露露快要消失的时候，众人也为乌伽露露找到了一个新的身体。蜜柑本身也是温柔的，在初遇夏美子（魔族）时，因为夏美子太弱小了，而完全下不去手。 此外，整个故事的大背景是魔法少女猎杀魔族。而在多魔市，由于有千代田樱（本身也是魔法少女）设立的结界，导致魔法少女无法遇见魔女。千代田樱本身也帮助了众多魔族，完全不像一般的魔法少女。 每个人都是温柔的。夏美子的能力是梦魔，可以轻松地潜入其他人的梦境，可以做各种各样的坏事（桃的吐槽），但是夏美子甚至没有这个意识。桃和蜜柑也有非常强大的能力，但是她们也没有用这种能力做什么事情。莉莉丝虽然有很“邪恶”的计划，但是总是会被清子泡在酒里，以及被桃用附身券要挟。 本质上，我们期待的生活也就是一个温柔而又欢乐的日常，但是世界是复杂的，温柔欢乐的小镇也是脆弱的。能存在这种环境，是因为有一个强大而温柔的人在守护秩序（千代田樱），以及本身小镇的人的素质很高。 桃为了夏美子暗堕了 此外，漫画里的细节极为丰富。比如桃的噩梦里会有平底锅，因为为夏美子做牛排失败了。以及，夏美子送的发卡会在接下来很多画里反复出现。 具体见 https://zhuanlan.zhihu.com/p/114285771 最后就是，很多吐槽都非常精彩。比如在动画的第二季第三集中，本来都是“加油吧夏美子”的旁白，突然插了一句“加油吧桃”。 以及夏美子和先祖用来睡觉的不硌角的环形枕头其实是■■■■■■■■■。 总之，这是一...

心血来潮，我打算从0开始，花几天时间，学一点前端知识。 所谓从0开始，其实也有些夸张。我对于前端有一点点了解（否则也不会突然想学这么一个玩意），包括： 前端是用来设计网站的。 前端由HTML，CSS，Javascript组成，其中Javascript是一种编程语言。 HTML大约长这样：<p class="paragraph">一段话</p> 打开chrome浏览器，右键点击网页，选择“检查”，能看到一些前端代码。 懂一些编程思路。 仅此而已。 我会通过向ChatGPT（gpt-4）提问的方式学习，我会把每一次与ChatGPT的对话都记录在blog上。 此外，我给本次学习增加一个限制：即，所有知识来源均仅从ChatGPT处获得，我将只点击ChatGPT给出的连接。 看看我们能走到哪一步吧 --- day1：基础知识 https://chat.openai.com/share/5d19094c-4527-41ef-8866-212e22eb2a0b 我询问的问题有： 什么是前端，什么是html。 html，css，javascript的格式是什么。 怎么在html中用css，怎么在html中用javascript。 day2：做一个计算器 https://chat.openai.com/share/89f34b72-0322-4f38-a67e-6499d868a4c5 我想要一个练手的项目，ChatGPT推荐我做一个网页版计算器。 我询问的问题有：合适的编码平台，如何添加按钮，如何添加按钮功能，如何批量定义按钮，如何计算一个字符串的结果，如何创建一个显示结果的窗口，如何使用css选择器，如何设置按钮样式（包括大小，边框，字符加粗，颜色），如何使用grid排列按钮，如何设置列宽比例，如何用css覆盖之前的样式，如何对结果四舍五入。 在ChatGPT的帮助下，我写出了一个可以正常使用的计算器所需的html，css和js文档。 这是我最终的结果： demo： https://blog.tennisatw.com/p/calculator.html ChatGPT在解决简单的问题上完全OK，虽然有...

不用害怕任何演讲，所谓的害怕全都是由于准备不足。本文会给出一些小tips，让大家在准备演讲的时候，用更少的精力去准备得更充分。 本文主要针对的是学术类别的演讲，但是其实所有种类的演讲都大体适用。 There's no need to fear any presentation; the so-called fear is all due to insufficient preparation. Here are some tips to help you prepare more efficiently and effectively for your presentations. This article is primarily focused on academic presentations, but the principles generally apply to all types of presentations. 如果可能的话，要自己写演讲稿。以你自己熟悉的表达方法为主。如果演讲是英语的话，适当用一点点更地道或者更专业的表达方法，但绝对不能多用。除了专有名词外，尽量少用生僻的词汇和高级词汇。无论怎么说，演讲绝对不是背诵，必须要先了解自己讲的东西，才能讲得好。 在写好稿子之后，把它抄在ppt的注释里。 If possible, write your own speech. Use expressions you're familiar with. If the presentation is not in your first language, sprinkling in some authentic or professional phrases sparingly. Avoid obscure and advanced vocabulary, except for specific terminology. Remember, a speech is not about recitation; you must understand your topic to speak well about it. After writing your speech, copy it into the notes section of you...

推荐一个mhyyyy老师的视频：《文化进步与保守坐标图》。 https://www.youtube.com/watch?v=DiDye3-YJ24 文化进步与保守是除了经济左派/右派，政治权威/自由，之外的另一个重要的政治光谱。本视频列举了所有常见的进步/保守观点上的意见，并依序排列，量化它们。 注意：保守不一定意味着差，而进步也不一定意味着好，这只是2个没有褒贬的客观的词汇而已。 除此之外，本视频还介绍了以下几点： 首先，进步/保守是相对的。比如说，支持妇女投票权在19世纪，乃至20世纪的初期，都是相当进步的。但是目前几乎没有哪个国家会认为妇女和男性的投票权应该有所不同。此外，lgbt在我的小时候实在是一个几乎没人会关注的话题，而现在，大家，尤其是女生，都已经觉得这件事情可以拿上台面来讨论了。而在欧美的一些国家，甚至同性婚姻已经合法了。 其次，中国人平均相当保守，大约相当于欧美的右翼。而中国大学生的平均保守/进步程度大约相当于世界平均水平。本视频有一个思路特别好，它把“中国人”的文化轴定量化，去媚化了。就是说，中国没有什么特殊的地方，中国的很多特殊国情也和世界上其他地方的一样。免得有人一说起lgbt，或者自由民主，就说中国的国情有别，中国人不能用西方的方法去量化。 此外，年轻人中，男性往往比女性保守。我认为是因为女权主义确实带给年轻女性更少的伦理束缚，更自由/多元的选择。总而言之，女性通过支持更进步的女权主义，而获得更高的社会地位。相比之下，有不少男性选择回归传统，推动社会向保守方向发展，来维持自己的高地位。屁股不一定决定脑袋，但是大概率。 按照这个指标，我本人的进步坐标值大约是8.5，介于进步8-进步9之间，我的很多博文是站在相当进步的角度上去写的。

由于本文可能稍有敏感，这里仅展示英文版。  The National Bureau of Statistics of China made errors in the growth rates of national fixed-asset investment for the years 2023, 2020, and 2019 in its report. This serves as proof that the government sometimes may not be trustworthy. Image Source: torontobigface https://twitter.com/torontobigface/status/1752182533582954558?s=46 Upon verification, each piece of information turned out to be authentic. --- Furthermore, this lends credence to Hideo Tamura's suspicions that China's GDP figures may be fabricated.  

由于本文可能稍有敏感，这里仅展示英文版。 On January 2, 2024, Chinese Foreign Ministry Spokesperson Wang Wenbin stated, "The so-called 'freedom of the press' is merely a tool used by certain countries to attack and slander other nations." This statement has sparked controversy and is considered extreme by many. Let's analyze its credibility using the Bayesian approach. Introduction to the Principle: A rational person's method of judging the truth or falsehood of a matter can be viewed as a Bayesian model. When someone says something that aligns with our understanding of an issue, we tend to strengthen our belief in that issue and the credibility of the person increases in our eyes. Conversely, when someone says something that contradicts our understanding, two scenarios may occur: If the person has good credibility and our knowledge of the issue is not extensive, we tend to believe the person and revise our understanding of the issue. If the person has poor credibility and our...