【分子动力学模拟】centos7使用gmx_MMPBSA时使用gmx_MMPBSA_ana时无法调用pyqt5

最新推荐文章于 2025-03-16 00:33:49 发布
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分类专栏： 软件问题 文章标签： 功能测试
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本文介绍如何在CentOS 7中通过conda解决因库版本过旧导致的问题，提供环境变量设置和.bashrc配置步骤，帮助读者解决依赖问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这是由于centos7的库太老了，建议使用conda安装，我们可以调用conda的库

export LD_LIBRARY_PATH="/home/user/miniconda/envs/gmxMMPBSA/lib"

将上面的环境变量添加进入~/.bashrc,source后基本可以解决问题

paperswithcode-client:用于paperswithcode.com的API客户端
05-18
paperswithcode.com API客户端 这是读/写API的客户端。 该API完全被客户端覆盖，并且将所有API模型包装到python对象中，并通过将这些对象从api客户端获取和传递到api客户端来与API通信。 可以在网站上找到文档。 它已发布到，只需调用pip install paperswithcode-client即可pip install paperswithcode-client 。 快速用法示例 安装： pip install paperswithcode-client 要列出在带有代码的论文上被索引的论文： from paperswithcode import PapersWithCodeClient client = PapersWithCodeClient () papers = client . paper_list () print ( pa
30个源码网站，找源码必备！
01-04
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VideoMAEv2 开源项目教程
gitblog_01039的博客
08-21 506
VideoMAEv2 开源项目教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoMAEv2 1. 项目的目录结构及介绍 VideoMAEv2 项目的目录结构如下： VideoMAEv2/ ├── README.md ├── requirements.txt ├── setup.py ├── configs/ │ ├── default.yaml │ ...
【CV | TAL】论文浅读 - - VideoMAE V2: Scaling Video Masked Autoencoders with Dual Masking
m0_55202222的博客
10-01 2009
以上就是VideoMAE v2论文浅读学习笔记的全部内容，本文简单介绍了VideoMAE v2的研究动机和方法改进，简单分析一下VideoMAE v2骨干网络ViT的代码框架。VideoMAE v2这种掩码自编码方法应用在目前视觉大模型的训练中有广阔的前景，VideoMAE的Tube masked方式增强了网络空间建模的能力，通过学习相邻位置的cube特征来重构被掩码的cube，有效提升网络在小容量数据集上的训练效果，也减小了计算开销。
顶会、顶刊
最新发布
Edward2022的博客
03-16 2111
计算机领域的顶刊顶会一览：①会议>期刊 ②顶会≈顶刊>sci>核心>普刊
VideoMAE模型复现（Linux）
qdmqdtt的博客
08-07 3357
VideoMAE是一个大模型，作者在里面用到了deepspeed分布式训练模块，我的pytorch是1.13.0+cuda11.7版，运行代码时报错说：No module named ’torch._six‘，原因是高版本的pytorch中没有_six模块；看了github上的运行环境，支持1.8.0和1.6.0版本的pytorch。
VideoMAE 复现
inscredion的博客
12-20 290
VideoMAE 复现
【VideoMAE V1】复现记录
V04_1898的博客
02-02 886
nproc_per_node：每台机器GPU数量。按照源代码的 INSTALL.md。nnodes：机器数量。
VideoMAE
whaosoft143ai的博客
04-06 693
本文提出了一种简单有效的方法，在百万级的预训练数据集上，成功将 VideoMAE 扩展到十亿参数量级的模型。我们的工作表明，视频掩码自编码器是一种可用于视频理解的通用可扩展的表示学习器。希望我们的工作可以在未来给更多的视频理解任务提供良好的表征。尽管 VideoMAE V2 在很多任务上的结果都比较出色，我们也发现从 ViT-H 扩展为 ViT-g 时，模型在一些测试基准上的性能提升比较小。部分原因可能是这些视频基准的结果已whaosoft aiot http://143ai.com
论文阅读VideoMAE: Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-Training
qq_42740834的博客
03-06 1532
为了在相对较小的数据集上实现最佳性能，通常需要对超大规模数据集上的video transformers进行预训练。在本文中，我们展示了video masked autoencoders(VideoMAE)是用于自监督视频预训练(SSVP)的数据高效学习者。我们受到最近ImageMAE[31]的启发，提出了特定的video tube masking带有极高的比例。
videoMAEV2
07-27
- *1* [【Paper】复现VideoMAE](https://blog.youkuaiyun.com/m0_51371693/article/details/131408101)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_...
VideoMAE 论文阅读
scarlet witcher的博客
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本文提出了视频遮挡自动编码器是自监督视频预训练的高效数据学习者，受到ImageMAE的启发，提出了极高比例遮挡的video tube。极高的遮挡比例使得原本简单的任务变得更具有挑战性，从而促使在预训练过程中获得更有效的视频表示。VideoMAE继承了 masking random cubes和reconstructing the missing ones的简单管道，视频的时间维度使它们不同于图像中的遮挡。
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查找论文对应开源代码的神器 Papers with Code
水w的博客
05-05 3万+
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Papers with Code的网址：打开网站是这样的。
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