Tennisatw的博客 - Blog of Tennisatw

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...