当面对包含大量子项的超大型数据集时，使用 HDF5 等格式进行文件存储往往效率低下。此时，LMDB 作为一种高速的数据存储与读取格式，便能凸显其显著优势，成为理想的替代方案。具体教程文件可以从https://github.com/jerry328-sudo/tutorials/blob/main/lmdb_tutorial下载。

一维卷积 (Conv1d) 可视化工具 一维卷积 (nn.Conv1d) 可视化工具 通过交互式调整参数，理解 Conv1d 的工作原理。 参数控制器 序列长度 (L_in): 12 输入通道数 (C_in): 3 输出通道数 (C_out): 4 卷积核大小 (K): 3 扩张/空洞 (Dilation): 1 播放动画 重置 1. 输入数据 (Input) 形状: (Batch=1, C_in

跨多种老化条件下的电池寿命预测：基于电池间深度学习的创新方法 接收日期：2023年12月6日 接受日期：2024年12月12日 在线发布：2025年1月15日 doi: https://doi.org/10.1038/s42256-024-00972-x 完整论文翻译：点此进入 Han Zhang ，Yuqi Li ，Shun Zheng ，Ziheng Lu ，Xiaofan Gui ，Wei

薛定谔方程的构建 要构建什么样的方程 描写波函数随时间的变化 方程是线性的 方程系数不包含状态参量（动量，能量等） 用平面波来描述自由粒子的波函数(所要建立的方程的解)： $$\\Psi(\\vec{r},t)=Ae^{\\frac{i}{\\hbar}(\\vec{p}·\\vec{r}-Et)}\\tag{2.3.1}$$ 将上式对时间求导，可得： 因为方程中依然包含能量量，因此不是我们要的方程。接下来，将