Advertisement

CyFES是一款结合Python/Cython与CUDA的高效自由能计算工具，并提供Python API接口给用户使用。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
CyFES是一款集成了Python/Cython和CUDA技术的强大而灵活的自由能计算软件。它为用户提供了一个易于操作的Python API，支持高效的模拟和分析工作流程。 这是一个使用Cython、CUDA和Python编写的高性能FES计算软件，旨在加速数据透视的计算过程。CyFES是一款基于Python、Cython及CUDA混合开发的高效自由能计算工具，并为用户提供开放式的Python API接口。 由于原文中没有包含联系方式或网址等信息，在重写时未做相应修改。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CyFES是一款结合Python/Cython与CUDA的高效自由能计算工具，并提供Python API接口给用户使用。
    优质
    CyFES是一款集成了Python/Cython和CUDA技术的强大而灵活的自由能计算软件。它为用户提供了一个易于操作的Python API，支持高效的模拟和分析工作流程。 这是一个使用Cython、CUDA和Python编写的高性能FES计算软件，旨在加速数据透视的计算过程。CyFES是一款基于Python、Cython及CUDA混合开发的高效自由能计算工具，并为用户提供开放式的Python API接口。 由于原文中没有包含联系方式或网址等信息，在重写时未做相应修改。
     
  • Python 使用 API 接口获取并解析 JSON 数据
    优质
    本教程详解如何运用Python编程语言通过API接口提取数据，并对返回的JSON格式数据进行解析处理。 任务背景：调用API接口数据并抽取所需类型的数据，然后将这些数据写入指定的MySQL数据库。从宏观上来看这个任务，并将其分解为以下步骤： 1. 学习如何使用Python通过URL读取数据。 2. 数据解析是核心部分，需要理解数据格式（如字典、列表或嵌套结构）。 3. 连接MySQL数据库并将数据写入。 根据功能需求，该数据获取程序可以分为三个方法：`request_data()`用于执行第一步；`parse_data()`负责第二步的数据解析；`data_to_db()`则处理第三步的数据库操作。第一轮实现时暂不考虑异常情况，仅关注正常状态下的功能实现。
     
  • PyCharm是由JetBrains开发的强大Python IDE，提供丰富功能和工具
    优质
    PyCharm是一款由 JetBrains 开发的专业 Python 集成开发环境（IDE），集成了丰富的开发工具与特性，旨在提升开发者的工作效率。 PyCharm是由JetBrains公司开发的一款强大的集成开发环境（IDE），专门用于Python编程。它提供了一系列功能和工具来提高开发者的工作效率、优化代码质量和适应各种Python相关的技术和框架。 一、主要功能与特点 1. 代码编辑与智能提示：包括语法高亮显示、自动完成及代码格式化等功能，能够加快编码速度。 2. 智能提示可以根据上下文提供变量名、函数和模块的建议，从而减少编程错误的发生率。 3. 代码导航与搜索功能允许快速定位到特定函数定义或查找引用等操作，并支持便捷地浏览整个项目中的所有相关元素，大大提升了开发效率。 4. 调试和支持测试：集成了全面的调试工具，包括设置断点、单步执行和查看变量值等功能，有助于开发者迅速找到并修复程序错误。同时提供了对单元测试的支持，使编写、运行以及分析测试案例变得更加容易。 5. 项目管理与版本控制功能强大，能够创建及维护多个开发项目。
     
  • Fabric-Java-Block：结合SpringBoot与Fabric SDK以提供REST API接口
    优质
    《Fabric-Java-Block》是一款基于Spring Boot和Hyperledger Fabric Java SDK开发的应用程序，旨在为区块链服务提供便捷的RESTful API接口。 基于Hyperledger Fabric v1.4.0版本的项目集成Spring Boot与Fabric SDK以提供REST API接口，并使用Swagger生成API文档。 该项目主要包含以下功能： 1. 调用合约。 2. 事件监听。 3. 查询区块链概况。
     
  • Photoshop-Python-API：用于Photoshop的Python接口
    优质
    Photoshop-Python-API是一款强大的工具插件，它允许用户通过Python语言来控制和操作Adobe Photoshop的各项功能。这为自动化图像处理任务提供了极大的便利，并且支持开发者编写自定义脚本以实现更高级的功能。此API的出现让创意工作者能够更加高效地利用Photoshop的强大功能进行工作。 适用于Photoshop的Python API。上面的示例是使用Photoshop Python API创建的。经过测试并使用了以下Photoshop版本：2020年版 :check_mark_button: cc2019 :check_mark_button: cc2018 :check_mark_button: cc2017 可以通过pip安装： ``` pip install photoshop_python_api ``` 也可以通过GitHub克隆并安装软件包。 ``` git clone https://github.com/loonghao/photoshop_python_api.git python setup.py install ``` 由于它使用COM（组件对象模型）连接Photoshop，因此可以在带有Python解释器的任何DCC软件中使用。例如，“你好，世界”示例： ``` import photoshop.api as ps ```
     
  • Face++常用API的Python接口
    优质
    本文介绍了如何使用Python编程语言调用Face++平台上的常见API，帮助开发者快速实现人脸识别、检测等功能。 Face++是北京旷视科技有限公司旗下的视觉服务平台，提供云端API、离线SDK及自主研发的产品形式，将人脸识别技术广泛应用于互联网和移动应用场景中。该平台在人脸识别云计算领域具有广阔的市场前景。
     
  • Python CUDA GPU高性能计算代码
    优质
    这段代码利用Python结合CUDA技术，在GPU上进行高效并行处理，适用于需要大量浮点运算和矩阵操作的应用场景。 Python在结合CUDA进行GPU高性能运算方面的代码可以利用NVIDIA的库如cuPy或PyTorch来实现。这些工具能够充分发挥GPU的强大并行计算能力，在处理大规模数据集或者复杂的数学模型时提供显著的速度提升。 为了开始使用，首先需要确保已经安装了相应的软件包，并且正确配置了CUDA环境以支持Python代码与GPU之间的交互。这包括设置正确的路径以及版本兼容性检查等步骤来保证程序能够顺利运行在带有NVIDIA GPU的系统上。 开发过程中可能还会遇到一些性能调优的问题，比如内存管理、核函数的选择和优化等方面的知识都是必备技能。通过合理的策略可以进一步提高计算效率并减少资源消耗。 总之，在Python中利用CUDA进行GPU加速编程是一个强大的技术组合，适合于解决那些需要大量浮点运算或矩阵操作的应用场景。
     
  • zed-python-api：用于ZED SDK的Python接口
    优质
    zed-python-api是一款专为ZED SDK设计的Python接口库，旨在简化开发者在Python环境中使用ZED相机进行3D感知和SLAM应用开发的过程。 Stereolabs ZED-Python API 软件包允许您在Python 3环境中使用ZED立体相机。此API是基于C++编写的ZED SDK的封装版本，通过Cython技术使得该SDK可以被外部Python代码访问。 为了开始使用，请先下载并安装最新版的ZED SDK。要利用Python进行开发，则需要确保您的系统上已安装以下依赖项：Python 3.5或更高版本（推荐使用3.7），以及OpenCV Python和PyOpenGL（这两者为可选）。 您可以运行如下命令来检查当前使用的python版本： ``` python --version ``` 结果应显示您正在使用的是3.5或者更新的版本。另外，Cython和Numpy可以通过pip工具安装。 ``` python -m pip install cython numpy ```
     
  • nidaqmx-python：用于与NI-DAQmx交互的Python接口API
    优质
    nidaqmx-python是一个专为Python设计的库，提供对NI-DAQmx的全面支持，使用户能够方便地控制和配置国家仪器的数据采集设备。 nidaqmx软件包包含用于与NI-DAQmx驱动程序进行交互的API（应用程序编程接口）。该软件包是用Python实现，并由国家仪器公司创建并支持。它基于复杂的、高度面向对象地包装了NI-DAQmx C API的Python库。nidaqmx 0.5版本支持所有包含C API的NI-DAQmx驱动程序版本，但早期的NI-DAQmx驱动程序可能无法使用软件包中的某些功能。 需要注意的是，nidaqmx仅适用于Windows操作系统，并且兼容CPython 2.7、3.4及以上版本以及PyPy2和PyPy3。
     
  • Python与HDFS.py结合使用
    优质
    本项目探索了如何将Python编程语言与Hadoop分布式文件系统(HDFS)有效集成，旨在简化大数据处理任务。通过Python脚本操作HDFS，用户能够轻松实现文件上传、下载及管理等操作，进而提升数据处理效率和灵活性。 随着互联网的普及，用户存储在云盘上的数据量日益增大，并且类型也变得多样化，包括传统的文本段落件、二进制文件以及视频、音频和图像等多种形式。这些数据不仅种类繁多，而且通常规模庞大。因此，本项目旨在利用Python与HDFS相结合来构建一个简单的云盘系统，能够完成一些基本的操作。