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GROMACS 2020.4 Windows编译版（含GPU加速支持）

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简介：本资源提供GROMACS 2020.4在Windows系统的编译版本，并集成GPU加速功能，适用于分子动力学模拟高效计算。 Gromacs 2020.4 的 Windows 编译版（支持 GPU 加速）可以一键安装，只需一直点击下一步即可完成。任何配备独立显卡的电脑都可以使用该软件进行 GPU 加速（本人已成功在低端显卡 MX130 和高端显卡 RTX2060 上进行了测试）。

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  • GROMACS 2020.4 Windows编译版（含GPU加速支持）
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    简介：本资源提供GROMACS 2020.4在Windows系统的编译版本，并集成GPU加速功能，适用于分子动力学模拟高效计算。 Gromacs 2020.4 的 Windows 编译版（支持 GPU 加速）可以一键安装，只需一直点击下一步即可完成。任何配备独立显卡的电脑都可以使用该软件进行 GPU 加速（本人已成功在低端显卡 MX130 和高端显卡 RTX2060 上进行了测试）。
     
  • 支持QM/MM编译的GROMACS和CP2K（合适版本组合）
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    本项目提供了一种方法，结合使用GROMACS与CP2K软件包的不同版本进行量子力学/分子力学(QM/MM)模拟，以优化计算效率和准确性。 GROMACS（格罗宁根化学模拟机器）和CP2K是分子动力学模拟领域广泛使用的软件工具。GROMACS主要用于生物大分子如蛋白质、核酸的模拟，而CP2K则是一个更通用的量子力学与分子力学混合方法(QMMM)软件，可以处理从气体到溶液甚至固态的各种系统。 QMMM是一种结合了量子力学（QM）和分子力学（MM）优点的方法，用于处理复杂化学反应中的活性部位。在QMMM模拟中，系统的活性中心使用QM方法计算，其余环境则采用更高效的MM模型。这种方法能兼顾精度与效率。 GROMACS支持QMMM接口，允许用户将高效且快速的MM模拟与外部QM代码（如CP2K）集成。选择合适的版本时应确保两者兼容性良好；例如，GROMACS-2022版本可能预设了特定CP2K版本的接口设置，因此使用这两个版本能保证最佳操作性能。 CP2K-8.2是一个较新的版本，包含了多种量子力学方法和优化过的性能。它支持各种分子动力学模拟所需的基组、泛函及算法，在QMMM应用中表现出色。当与GROMACS结合时，请按照以下步骤进行： 1. **下载安装**：从官方渠道获取GROMACS-2022和CP2K-8.2的源代码包，解压后根据各自提供的编译指南安装。 2. **配置GROMACS**：在配置过程中启用QMMM选项。这通常通过设置适当的标志来实现，例如`--with-qmmm`。 3. **配置CP2K**：确保正确安装并配置为执行QM计算的环境。可能需要额外库或模块支持具体需求。 4. **建立接口**：GROMACS需知道如何与CP2K通信；这通常涉及创建指定CP2K位置和参数的脚本或文件。 5. **运行模拟**：准备包含QMMM设置信息的GROMACS输入文件（如`.tpr`），然后启动模拟，它会自动调用CP2K进行必要的QM计算。 6. **后处理分析**：在完成模拟之后，使用相应工具对生成的数据进行解析和分析，例如反应路径、能量变化等物理量的变化情况。 7. **优化调试**：如果遇到问题，则可能需要调整QMMM参数或方法设置以找到最佳方案。 理解并掌握GROMACS与CP2K的QMMM接口应用对于生物化学、药物设计及材料科学领域的高级模拟研究至关重要。通过不断学习和实践，研究人员可以利用这些强大工具揭示复杂的化学反应机制。
     
  • 已编译并开启GPU加速的dlib.zip
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    dlib.zip包含了经过优化并支持GPU加速的dlib库文件，适用于需要高性能机器学习和计算机视觉任务的应用程序。 已经使用VS2017 和Cmake编译好了，直接将相关的文件夹放在python文件夹中即可使用，内有使用说明。
     
  • OpenCV4.1.0全面编译（包含Contrib扩展与GPU加速模块）
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    本简介提供关于如何在系统中进行全面编译OpenCV 4.1.0版本的指导，包括其贡献包和GPU加速模块的集成。适合希望深入研究计算机视觉技术的专业开发者。 该压缩包是由个人使用官方提供的OpenCV4.1.0源码编译而成的（官方提供的Opencv-release版本不包含contrib模块和gpu模块）。
     
  • TVM - 开放的深度学习编译器堆栈，支持CPU、GPU及专用加速器（Python）
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    TVM是一款开源深度学习编译器工具包，旨在优化跨多种硬件平台如CPU、GPU和专用AI芯片上的机器学习模型执行效率。使用Python进行开发与部署，助力研究人员和开发者轻松实现高性能的机器学习应用。 TVM是专为深度学习系统设计的编译器堆栈。它的目标是在以生产力为导向的深度学习框架与注重性能和效率的硬件后端之间架起桥梁。通过与主流深度学习框架相配合，TVM能够提供全面的编译服务来支持各种不同的硬件平台。 Apache TVM（孵化）是一个专为深度学习系统设计的编译器堆栈，在Apache-2.0许可下发布。它的目标是在注重生产力的深度学习框架和强调性能与效率的硬件后端之间建立连接，通过提供全面的跨平台编译服务来支持各类不同的硬件环境。 TVM采用了Apache Committer模型，并致力于创建一个由社区主导并维护的开源项目。在构建过程中，我们借鉴了许多其他项目的知识和技术： - Halide：TVM的部分模块（如TIR和算术简化）源自Halide。 - Loopy：它利用了整数集分析及其循环变换原语技术。 - Theano：其循环符号扫描操作的设计灵感来源于Theano。 这些项目对我们构建TVM提供了宝贵的指导和支持。
     
  • LightGBM-Windows下的GPU版本（已编译）
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    这是一个在Windows系统下预先编译好的LightGBM库的GPU版本，便于用户无需自行编译即可快速集成和使用GPU加速的梯度提升树模型。 在命令行中进入python-package目录后，输入`pip install lightgbm --install-option=--gpu`即可安装GPU版本的LightGBM库。
     
  • FFmpeg 6.0支持H265的RTMP推流（Windows编译版）
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    本项目提供基于Windows环境编译的FFmpeg 6.0版本，特别优化了对H265编码视频通过RTMP协议进行实时传输的支持。 FFmpeg 默认不支持 H265 的 RTMP 推流，并且官方也没有提供已编译好的版本。
     
  • MatConvNet-1.0-Beta25(含GPU编译版本).docx
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    这份文档包含了MatConvNet 1.0 Beta25版本的相关内容，特别提到了包含GPU编译版本的信息，适合进行深度学习和计算机视觉的研究与应用。 matconvnet的GPU编译版本是基于MATLAB R2017b 和 cuda 9.2 编译的。有关编译教程可以参考相关资料。
     
  • Qt5.15.1 MSVC2019_X64静态编译版，含OpenSSL和MySQL支持
    优质
    这是一个基于Qt 5.15.1版本的MSVC2019 X64静态编译包，包含了OpenSSL和MySQL的支持库，方便开发者快速集成网络和数据库功能。 在使用Qt 5.15.1与MSVC2019_x64进行静态编译，并包含OpenSSL及MySQL的情况下，请确保安装目录为C:\Qt\5.15.1。如果项目中需要用到MediaPlayer功能，需要先在PRO文件中添加multimedia模块以避免出现defaultServiceProvider::requestService(): no service found for - org.qt-project.qt.mediaplayer的错误提示。 编译时请注意选择Release模式以便精简生成的应用程序大小。此外，已确认包含OpenSSL和MySQL的支持库。
     
  • FFMPEG支持X264编码(Windows版)
    优质
    简介：本软件为Windows系统提供的FFmpeg工具包，集成了高效的X264视频编码器，适用于高质量视频压缩与转换需求。 FFMPEG 支持 X264 编码（Windows 版本）。FFmpeg 版本 UNKNOWN，版权所有 (c) 2000-2009 Fabrice Bellard, et al. 配置信息：--prefix=/f/usr/ffmpeg_build413 --enable-memalign-hack --enable-gpl --enable-nonfree --enable-shared --enable-libmp3lame --enable-libamr-nb --enable-libamr-wb --enable-libfaac --enable-libfaad --enable-libx264 --enable-libxvid --enable-avisynth 库版本信息： libavutil 50. 3. 0 / 50. 3. 0 libavcodec 52.25. 0 / 52.25. 0 libavformat 52.32. 0 / 52.32. 0 libavdevice 52. 2. 0 / 52. 2. 0 libswscale 0. 7. 1 / 0. 7. 1 编译时间：Apr 13, 2009，22:45:09；使用 gcc 编译器版本为：4.3.2。 至少需要指定一个输出文件。