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之前项目里用到了 NUPACK 这个软件, 用来做引物二级结构预测, 但是就官方文档上来看, 只提供了 Linux 下的 Python 库以及源码, 并且就算是 Windows 也是直接推荐的 WSL2 子系统. 虽然项目部署到服务器上运行直接就是 Linux 环境, 但是富有折腾精神的咱还是决定在 Windows 上尝试编译安装一下, 因此有了本文记录全部的编译踩坑过程.

太长不看: 直接前往仓库 nupack-win 下载安装包.

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最近需要用 transformers 这个库载入大模型进行特征提取, 但是受限于硬件条件, 不能将所有输入推理后的结果放在内存里, 只能退而求其次分批推理然后写入本地. 于是顺势探索了一下 Pipelines 的用法.

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Stable Diffusion 已经火了很久了, 在此之前也是在自己电脑上部署过 Github 上那个 stable-diffusion-webui. 作为一个折腾分子, 本着更深入了解一下概率扩散模型的想法, 决定在参考其他教程的基础上从零开始炼制一个基于 DDPM 的动漫头像生成模型.

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本文记录自己在学习实现 SM9 中遇到的问题和个人理解. 由于实现之前没有系统学习过 SM9 涉及的相关数学知识, 因此踩了许多坑, 特此记录.

主要是一些关键性数学概念的理解, 以及一些简单的优化技巧.

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近期花了点时间学习国密算法, 并且按国标文档用纯 Python 实现了一个小的国密算法库, 这里贴一下项目的简介和用法.

Github 地址: https://github.com/ww-rm/gmalg

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本篇记录一下在实现 SM9 算法时塔式扩张部分的公式推导与代码实现. 由于没有系统学习过相关数学理论, 因此只是根据有限的认识完成了推导, 可能存在不严谨之处.

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