ORCA官方于2021年7月1日发布了5.0版本，前期从ORCA论坛上来看，有不少同行都非常期待。除了昨天的线上发布会，今天还会有一个线上的论坛，感兴趣的朋友可以去官方论坛查看相关帖子：
Orca is a pipeline orchestration tool that allows you to define dynamic data sources and explicitly connect them to processing functions. Orca has many features for working with Pandas data structures, but it can be used with anything.
如你我所见，像 GPT-4、PaLM 等前沿语言模型已经展现了出色的推理能力，例如回答复杂问题、生成解释，甚至解决需要多步推理的问题，这些能力曾被认为是 AI 无法达到的。这样的能力在较小的语言模型中并不明显，因此现在的挑战就是如何利用对大型语言模型不断增长的知识，进而提升较小模型的能力。
Chatbot Arena 等排行榜已经反复证明，数十亿美元支撑起来的 ChatGPT 仍然是聊天机器人领域无可争辩的王者。而人们只能调用其 API ，无法私有化部署，无法自己训练调整。因此，大家现在热衷于用开源大模型来构建 AI 聊天机器人，希望能在性能层面达到甚至超越 ChatGPT 等专有模型的水平。
题中所述三种程序是比较流行的量子化学计算程序，笔者近期对PyVibMS插件进行了改进，使它能够原生支持ORCA、xtb和Q-Chem程序计算得到的振动分析输出。如果是第一次接触PyVibMS，请参见 《使用PyVibMS可视化分子和固体中的振动模式》一文。本文涉及的例子文件都在GitHub的档案中。 下面就ORCA、xtb和Q-Chem这三种量子化学计算程序，演示如何用PyVibMS显示分子振动。 1. ORCA 4 打开一个干净的PyMOL窗口，开启PyVibMS插件窗口后，在输入文件处选定 examples/ORCA/h2o/h2o.hess，在弹出的对话框内将文件类型调成 ORCA Hess File (*.hess)。确认选定后，将PyVibMS窗口的XYZ下拉菜单调成 ORCA 4 (.hess file)。因为这个文件包含了振动分析的结果，因此我们需勾选 Has Vib. Info. 然后点击Load载入即可。 ORCA产生的 .hess文件并非ORCA计算的主输出文件，它是振动分析产生的额外输出文件。 目前支持ORCA 4及以上的版本，但需要注意的是ORCA在处理多原子直线分子时似乎有个错误。例如对于二氧化碳分子(examples/ORCA/co2)，ORCA只给出了3个振动而实际为4个。 2. xtb xtb程序在进行 --hess或--ohess 计算之后，会产生一个模仿高斯振动分析输出的g98.out文件，我们可以把这个文件载入PyVibMS进行振动可视化。 在新开启的PyVibMS窗口中，在输入文件处选定 examples/xtb-640/co2/g98.out，在弹出的对话框内将文件类型调成 Output File (*.out)。确认选定后，将PyVibMS窗口的XYZ下拉菜单调成 xtb (g98.out file), 勾选 Has Vib. Info. 后点击Load 载入即可。 3. Q-Chem PyVibMS插件支持Q-Chem计算的振动分析(freq) 输出和结构优化+振动分析(opt+freq) 输出，并且解析Hessian和数值Hessian情况下的振动结果都可以被分析。在新开启的PyVibMS窗口中，在输入文件处选定 examples/Q-Chem/h2o/ h2o-opt-f.log，在弹出的对话框内将文件类型调成 Log File (*.log). 确认选定后，将PyVibMS窗口的XYZ下拉菜单调成 Q-Chem 4/5, 勾选 Has Vib. Info. 后点击Load 载入即可。 4. 其他量子化学程序 除了以上几个比较常用的量子化学程序，我们还可能会用到CFOUR、MOLCAS等其他程序。对于这些程序计算得到的振动分析结果，我们可以先使用UniMoVib程序(https://github.com/zorkzou/UniMoVib)处理，导出PyVibMS可以读取的XYZ坐标和mode文本文件，再使用PyVibMS进行振动可视化。关于UniMoVib程序的情况，可参见“分子振动频率和热化学计算程序UniMoVib”一文(http://bbs.keinsci.com/thread-5793-1-1.html)。具体流程请见后续推送：“使用UniMoVib+PyVibMS显示其他量化程序振动分析结果”。
自ChatGPT API开放后，大量的研究都选择利用ChatGPT和GPT-4等大型基础模型（LFM）的输出作为训练数据，然后通过模仿学习来提升小模型的能力。
1. 阅读文献Benchmarks for electronically excited states: CASPT2, CC2, CCSD, and CC3（https://doi.org/10.1063/1.2889385，下称REF1），使用ORCA重复文章中胞嘧啶（cytosine）的CASSCF及CASPT2计算（使用和文章相同的活性空间，CASPT2计算要注意shift的使用，必须使用对称性）。
（1）在ORCA中进行了RIJK或RIJCOSX加速的大体系HF/DFT计算，想传轨道给其他程序进行后续计算，或想产生fch文件方便可视化。
用ORCA做结构优化的关键词非常简单，与Gaussian类似，直接写上opt即可，同样也可以使用opt freq的组合，在优化完结构之后进行频率计算。示例如下：
知名的云服务提供商很容易被人利用，原因是使用受信任的核心服务，可以将单单一个漏洞变成全球性攻击。 AWS Glue漏洞的攻击链 云安全公司Orca Security在1月13日发布的分析报告中表示，AWS已堵住了其核心服务中的两个漏洞，其中一个漏洞可能让任何用户都可以访问和控制任何一家公司的基础架构。 虽然这两个漏洞现已修复，但整条攻击链（感染核心服务、提升权限以及使用该权限攻击其他用户）并不仅限于亚马逊这一家。Orca Security的首席技术官Yoav Alon表示，这种方法影响其他许多云供应商。他
数据管理系统中的分析查询处理性能主要取决于系统的查询优化器的能力。数据量的增加和对处理复杂分析查询的兴趣的增加促使Pivotal构建了一个新的查询优化器。
1. 自己构造一个既含有π电子也包含孤对电子的体系。计算分子的MP2/cc-pVTZ能量，并在BDF（ORCA）中产生MP2的自然轨道。用软件绘制π轨道和孤对电子轨道。如果无法得到具有孤对轨道特征的轨道，则使用局域HF轨道（Boys 或者PM均可）。
双杂化泛函最早由Grimme于2006年提出，其基本思想是以二阶微扰的方式在交换相关泛函中引入未占据轨道的信息，属于密度泛函的Jacob天梯上的第五阶泛函，有着较高的精度。在对能量精度要求比较高，而又无法使用CCSD(T)时，双杂化泛函是一个不错的选择。由于引入了MP2形式的能量，因此其计算标度为O(N5)。常见的量子化学程序多数支持双杂化泛函，而其中ORCA由于支持RI及DLPNO等近似，计算效率非常高。本文主要介绍ORCA中的双杂化泛函的使用，所用版本为ORCA 5.0.2。
该基组用途请阅读卢天老师博文《使用Gaussian做镧系金属配合物的量子化学计算》，链接：
本篇文章中我们讨论XYG3型泛函在ORCA中的使用方法。关于XYG3型泛函的介绍可见上期链接。
Ubuntu中的许多操作在终端（Terminal）中十分的快捷，记住一些快捷键的操作更得心应手。在Ubuntu中打开终端的快捷键是Ctrl+Alt+T。其他的一些常用的快捷键如下： 快捷键与功能 Tab 自动补全 Ctrl+a 光标移动到开始位置 Ctrl+e 光标移动到最末尾 Ctrl+k 删除此处至末尾的所有内容 Ctrl+u 删除此处至开始的所有内容
Orca Security 为此进行了为期6个月的研究，在9个不同的云环境中设置了蜜罐，这些蜜罐旨在模拟错误配置的资源以吸引攻击者，每个蜜罐都包含一个 AWS 密钥。
Sequence-based modeling of three-dimensional genome architecture from kilobase to chromosome scale
作者 | Wesley Du, Junwei Deng, Kai Huang, Shan Yu and Shane Huang 作者是英特尔人工智能和分析团队的解决方案架构师，该团队一直致力于 BigDL 的开发。数据科学家和数据工程师可以使用 BigDL 轻松构建端到端的分布式 AI 应用。 1 介绍 Ray 是一个能够非常快速和简单地去构建分布式应用的框架。BigDL 是一个在分布式大数据上构建可扩展端到端 AI 的开源框架，它能利用 Ray 及其本地库（Native Libraries）来支
在双金属中心化合物中，若近似认为单电子局域在A、B两个中心，则该体系的磁性质可以用Heisenberg-Dirac-van Vleck自旋哈密顿来描述：
GP有两种优化器：PG的优化器和orca优化器。Master端简查询入口函数exec_simple_query开始生成执行计划并进行分发，如下图所示。在standard_planner函数中分为orca优化器和PG优化器2个分支产生执行计划。产生执行计划后，由函数PortalStart函数开始调用standard_ExecutorStart从而执行分发执行计划函数CdbDispathPlan将执行计划从master分发到各个segment。
笔者最近手头有一笔不到2万的经费，想着买一台服务器。奈何这点钱也买不到什么配置高的服务器，供应商那边就说要不配一台AMD的服务器试试。以前读书的时候，课题组零星买过一些AMD的服务器，笔者也试用过，效果一般，所以对AMD的CPU印象一直不太好，后来工作后也就一直买的Intel CPU的服务器。但近两年感觉AMD的CPU口碑越来越不错，就想着试一试吧。最近做了一些计算，感觉效果还不错。本文随便从文献里找了一个体系（J. Org. Chem. 2010, 75, 589–597一文SI中的第一个体系），在几台服务器上作了个对比。这个体系共151个原子，使用def2-TZVP基组时共2812个基函数，其结构如下图所示：
【本系列文章为山东大学郭阳教授《量子化学软件基础》课程的习题报告，涉及ORCA、BDF、Gaussian等量子化学软件的使用，在此分享给大家。】
今年，无数场微软AI大会上，CEO纳德拉台前激动地官宣，将GPT-4、DALL·E 3整合到微软「全家桶」。
1. 构造一个三重态双自由基分子，使用UHF对该双自由基分子进行结构优化。通过自旋布局(Spin Population)确定两个单占轨道(singly occupied molecular orbitals, SOMOs) 所在的原子。使用Broken Symmetry方法计算该双自由基的“开壳层单重态”。
美国网络安全服务商Orca Security公司日前发布了《2022年公有云安全状况报告》，该报告提供了对当前全球公有云安全状况以及发现的最关键的安全漏洞的重要见解。
ansible-playbook gp_src_install.yml -e package_path=pathto/6.0.0.tar.gz
DLPNO-CCSD(T)是一种基于局域轨道的近似CCSD(T)方法，其所得相关能与标准CCSD(T)的相关能比值可达99.9%以上，误差可控制在1 kcal/mol。在我们平时的计算中，需要用高精度方法的电子能量时，如果体系较大，无法做标准CCSD(T)计算，可以考虑使用ORCA的DLPNO-CCSD(T)方法。
今天为大家介绍的是来自Jian Zhou的一篇的论文。为了了解基因组序列对多尺度三维基因组结构的影响，本文介绍了一种基于序列的深度学习方法，名为Orca，可以直接从序列中预测从千碱基到整个染色体尺度的三维基因组结构。Orca捕捉了包括染色质区块和拓扑联合域在内的结构的序列依赖性，以及与细胞类型特异性相关的各种类型的相互作用，包括CTCF介导的相互作用、增强子-启动子相互作用和Polycomb介导的相互作用。
2021年11月3日，在腾讯数字生态大会现场，腾讯云首次正式对外公布分布式云战略，同时发布行业首家全域治理的云原生操作系统遨驰Orca。 腾讯副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏 腾讯副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏表示：“腾讯云原生操作系统遨驰单集群支持10万级服务器、百万级容器规模，管理的CPU核数超过1亿，计算正式进入亿级时代。在强大的硬件基础设施之上，腾讯云将通过分布式云构建无所不在的云服务。” 据悉，此次公布的腾讯云分布式云是腾讯云为多云、混合云场景提供系列产品能
在Linux下用高斯做计算的过程中，大家经常会使用一些grep命令从log文件中搜索某个字段，查看计算进度。这其中最常用的恐怕要属以下两个：
Continous Batching提出于论文《Orca: A Distributed Serving System for Transformer-Based Generative Models》，因其可以实现数倍乃至数十倍的系统吞吐提升，已广泛被各大LLM推理框架采用（原名Iteration Batching，TGI和vLLM称之为Contious Batching，TensorRT-LLM称之为In-flight Batching）。
虽然大型语言模型（LLM）的性能表现足够惊艳，但每次接收用户请求时都需要耗费大量显存和计算资源，一旦请求数量超出预期，就极有可能面临ChatGPT刚发布时的宕机、排队、高延迟等窘境。
本文的目的是对如何在R中进行生存分析进行简短而全面的评估。关于该主题的文献很广泛，仅涉及有限数量的（常见）问题。可用的R包数量反映了对该主题的研究范围。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
golang 标准库的日志框架非常简单,仅仅提供了print, panic 和 fatal三个函数。对于更精细的日志级别、日志文件分割以及日志分发等方面并没有提供支持. 所以催生了很多第三方的日志库,但是在golang的世界里,没有一个日志库像slf4j那样在Java中具有绝对统治地位.golang中,流行的日志框架包括logrus、zap、zerolog、seelog等.
题目：构造苯、丁二烯分子，在 B3LYP-D3/cc-pVDZ水平优化几何构型。在CASSCF/cc-pVTZ水平使用对称性计算这些分子的基态（ground states）电子结构，活性空间只包括所有价层π轨道。
一句话概括：Ollama 是一个允许您在计算机上本地运行开源大语言模型（LLM）的工具
Oculus收眼动追踪公司TheEye Tribe Oculus近日正式收购眼动追踪公司初创公司TheEye Tribe，但该项交易金额并未对外界披露。 The Eye Tribe的技术将实现简化和改
软件打包工具有很多种,让人不知道选那个方便自己使用,Tiger Installer是一个在强大的功能和简单易用两个特性中寻找平衡的安装制作软件【此处不是广告】.
声明:本文基本为多篇文章组合而成,仅供参考!(主要参考https://developer.aliyun.com/article/789901?spm=a2c6h.12873581.technical-
如果支配你的 IaC 工作流程的代码是不安全的，IaC 很快就会成为安全风险的来源。使用 IaC 扫描仪可以减轻这种危险。
Vinux 5.1 发布了。Vinux 是演化自 Ubuntu 的发行，面向盲人及弱视用户的需求作了优化。Vinux 缺省提供两份屏幕阅读器，以及对布莱叶文的显示支持和友好的用户社区。当从这份自启动运行镜像引导时，迎接用户的将是 Orca 阅读器，它让用户能通过键盘命令来浏览图形化的 GNOME 桌面。此外，Brltty 还通过 Orca 提供级别 1 和级别 2 的布莱叶文输出。
GreenPlum支持分区表的功能，并通过分区裁剪来减少读取的数据量。分区裁剪分为静态分区裁剪和动态分区裁剪。静态分区裁剪：执行计划在生成时，就通过条件值过滤出需要的子分区，执行时仅扫描裁剪后的分区即可；动态分区裁剪：发生在SQL执行阶段，需要根据维度表的数据动态分析出需要哪些分区。
MOKIT从v1.2.6rc23版本起已支持量子化学软件Turbomole产生的分子轨道文件的传入和传出，涉及的主要小程序名称为fch2tm和molden2fch。fch2tm有以下功能：
我终于发布了tdyne-peer-id-registry，一个 BitTorrent 对等 ID 解析器/注册表！
未来十年，计算需求已无处不在，云计算需要保证一致性体验和安全性的前提下，快速响应各种需求和灵活定制。所以，业界经历公有云、私有云、混合云之后，愈发在市场方向上形成共识：分布式云。
终于在最近学习plotly中，让我在高级图表里发现了treemap，居然可以很好地满足我的需求，大家看以下就是最终效果图，是不是很赞！
正如英国财政大臣宣布会有更多公司进入“监管沙盒”一样，现在也需要研究政府支持的“监管沙盒”计划的有效性。
寻找势能面交叉点是激发态的研究中经常遇到的问题。不同自旋多重度的势能面交叉点相关的介绍可以参考本公众号之前所发关于MECP系列文章。自旋多重度相同的势能面的交叉点常称为圆锥交叉（conical intersection, CI），我们也曾介绍过如何用CASSCF方法寻找CI点。然而CASSCF方法涉及活性空间的选择等问题，在使用上不是特别方便，对稍大一些的体系，其计算量往往也难以承受。TD-DFT是当前激发态计算中最常用的方法，不少程序支持使用TD-DFT来寻找CI点，如GAMESS、ORCA等。然而，对于S0和S1势能面的交叉点，则需要特别注意。虽然上述两个程序的TD-DFT都支持寻找S0/S1交叉点，而且碰巧的是，这两个程序官方给出的算例都是寻找S0/S1交叉点，但实际上TD-DFT在描述参考态（S0）与激发态的交叉点时是有缺陷的，原理上无法描述S0/Sn交叉点。这点在ORCA 5.0.2版的手册8.3.12节中已经指出，也有不少文献中提及此点，如J. Phys. Chem. A, 2009, 113, 12749.等文章。
性能提升是一个非常重要的话题，特别是在大型系统当中，我们经常会使用perf/火焰图的方式去采集数据，从而分析出性能的瓶颈点，使用一些工具是比较简单的办法之一。
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