Jmol:开源三维化学结构交互式查看器详解

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资源摘要信息:"Jmol:三维化学结构的交互式查看器。-开源" Jmol是一个专门用于三维化学结构的交互式查看器,开源且功能丰富,它支持多种运行模式,包括基于HTML5的网络应用程序、Java小程序、独立Java程序(Jmol.jar)以及无头服务器端组件(JmolData.jar)。Jmol的核心功能是对各种化学数据文件进行解析和可视化,它支持包括但不限于以下文件格式: - PDB(Protein Data Bank) - CIF(Crystallographic Information File) - SDF(Structure Data Format) - MOL(MDL Molfile) - PyMOL PSE(PyMOL Session File) - Spartan(Spartan项目文件) 此外,Jmol也支持其他量子化学程序的输出文件,如: - Gaussian - GAMESS - MOPAC - VASP - CRYSTAL - CASTEP - QuantumEspresso - VMD - 更多其他格式 Jmol可通过多种方式获取和展示数据,允许用户直接从诸如RCSB(蛋白质数据银行)、EDS(欧洲生物信息学研究所)、NCI(国家癌症研究所)、PubChem和MaterialsProject等数据库下载文件。支持加载和比较多个文件,这在进行科学研究时极为有用。 Jmol具备高度定制的用户界面,通过丰富的脚本语言和完善的Web API实现。这为开发者提供了极大的灵活性,能够根据具体需求定制Jmol的功能。用户可以通过脚本实现交互式动画、线性变形等多种高级功能。这些特性使得Jmol在学术研究和教育领域中具有广泛的应用价值。 Jmol与多个专业工具和程序兼容,例如: - JSpecView:用于光谱数据的查看和分析。 - JSME:一个用于二维到三维化学结构转换的在线编辑器。 - POV-Ray:一个强大的渲染引擎,可以生成高质量的化学结构图像。 - CAD程序:通过VRML导出,支持与3D打印技术的接口。 Jmol的开发团队持续更新并维护软件,提供强大的社区支持和频繁的版本迭代。Jmol-14.31.44版本是Jmol项目中的一个具体版本号,它包含了该版本的特定改进和新特性。 Jmol作为一个开源项目,具有以下特点: - 开放性:任何人都可以访问其源代码,进行改进或扩展新功能。 - 共享性:软件及其更新对于整个社区都是可获得的,不存在许可限制。 - 社区支持:有一个活跃的用户和开发者社区,为用户提供帮助和解答问题。 - 跨平台性:Jmol作为Java应用,可以在任何安装了Java环境的操作系统上运行,包括Windows、Mac OS X和Linux等。 Jmol的应用范围广泛,从大学的化学课程到科研机构的化学研究,再到商业领域中的化学信息学分析,它都能够提供强大的三维化学结构可视化支持。由于其开源和易用的特性,Jmol也被用于在线教育平台,帮助学生和教师理解复杂的化学分子结构。 综上所述,Jmol是一个功能全面且支持多种数据源和文件格式的三维化学结构查看工具,适用于教育和研究领域的专业需求,并且由于其开源特性,为全球的科学社群提供了一个强大的可视化和分析平台。
2025-01-04 上传
内容概要:本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型,该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络(FCN)和一个卷积神经网络(CNN)。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明,模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群:面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案,同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明:文中不仅展示了完整的代码片段,还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python(借助于PyTorch框架)实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外,作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法,鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。