This blog records how I learn the random process in the UCAS.

这个博客，主要调研如何最基础的使用SoVits进行

语音合成。

DeePMD 调研报告

• 简介
• 背景和动机
• DeePMD-kit 概述
• 核心算法
• 代码实现和网络架构
• 图神经网络在 DeePMD 中的应用
• 应用案例
• 性能评估
• 与其他工具的比较
• 社区和资源
• 未来展望
• 结论
• 参考文献

简介

背景介绍

分子动力学（MD）模拟在凝聚态物理、材料科学、聚合物化学和分子生物学等领域具有广泛的应用，它允许研究人员检查原子或分子的行为，这在实验难以进行时尤为宝贵。然而，MD模拟的质量受到势能（PES）准确性的限制。传统上，有两种常见的模型：经验性原子势模型和量子力学模型。经验性原子势模型在计算上高效但准确性有限，而量子力学模型虽然准确度高，但计算成本很高。近年来，机器学习（ML）模型开始崭露头角，用于解决准确性和效率之间的权衡问题。ML模型通过训练来建立原子配置和势能之间的关系，并能达到与量子力学方法相当的准确性，同时具有更低的计算成本。深度势（DP）模型是ML模型的一种，它不仅具有量子力学精度，而且具有高计算效率，并且是端到端的，支持在现代高性能计算机上高效运行。

GNN(图神经网络)的调研的任务。

这个教程主要描述如何通过网络抓包从而绕过下面的调查问卷的填写：

各位同学好：
为了更好的开始我们一年的集中教学生活，请大家填写“2023级集中教学学生信息调查表”，请于今天晚上24:00点前填写完毕。问卷星链接：https://www.wjx.cn/vm/wMNNEs7.aspx#

本项目主要是对500 Lines or LessA Python Interpreter Written in Python (aosabook.org) 的复现，尝试通过Python来实现Python的解释器，从而理解Python的原理。

这篇博客用于说明中国科学院大学新手入学前需要进行的操作， 部分教程受到微电子所倩姐和王哥帮助。

这篇博客主要用于记录在学习Java过程中遇到的问题，以及主要比较关键的知识点。