今天，笔者的第二篇第一作者论文“Complex reaction processes in combustion unraveled by neural network-based molecular dynamics simulation”在Nature Communications正式发表。华东师范大学为论文的第一单位。

在这篇论文中，笔者生成了甲烷燃烧的数据集，并使用DeePMD-kit软件构建了基于深度学习方法的反应势能面，进行了长达1 ns的甲烷燃烧反应的分子动力学模拟。借助笔者开发的ReacNetGenerator软件，笔者探明了甲烷燃烧的微观反应机理，对每个基元反应提供了原子尺度的理解。

在此，本文以个人视角，回顾这篇论文产生和发表的历程。

今日，华东师范大学化学与分子工程学院（下文简称“学院”）在其官方网站发布《致用人单位的一封信》。文中指出，学院2020届毕业生就业工作表现优异，就业率和就业质量成绩显著；而2021届毕业生就业形势更为严峻，学院邀请各用人单位选聘毕业生。

笔者此前发现，学院2018届就业率仅85.66%，为2015届以来最低；但2019届就业率达98.78%，超过全校平均水平，其中本科生就业率达100%。今年9月，学院获学生就业工作先进集体称号。

在成功构建libtensorflow_cc后，我们便可以参照之前的方法，构建libdeepmd了。

很多人对Anaconda有这样的误解，认为conda只是用来管理Python packages的。实际上，conda更神奇的功能，是可以打包编译后的程序，并且不需要root权限即可安装。一般来说，分发编译后的程序总有各种各样的静态库的依赖问题，所以Anaconda把这些依赖库也做成了conda packages，这样就能确保任何机器都能安装了。libtensorflow_cc是TensorFlow的C++库，之前介绍过如何编译，但编译成conda packages，仍需要费一番功夫。本文介绍2.3版本的构建方法：

我们先来看deepmd-kit-recipes/libtensorflow_cc-feedstock的recipe/build.sh文件。conda-build构建时，会默认把build.sh作为编译脚本。

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if [ ${cuda_compiler_version} == "None" ]; then
  bash $RECIPE_DIR/build_cpu.sh
fi
if [ ${cuda_compiler_version} != "None" ]; then
  bash $RECIPE_DIR/build_gpu.sh
fi

假设你已经有了Amber20的源代码，名叫amber20_src，并且现在在这个目录里面。

作为一所公立大学，Rutgers University所有教职工的工资通过某种方式实现了公开。在这个页面可以查到去年所有人的工资。

我的课题组

在我的课题组中，每个人的工资如下（只列举去年一整年都有工作的，下同）：

此前，本专栏介绍了conda install的使用方法，以及conda install安装deepmd-kit的方法。但是，目前对conda build构建conda packages的讨论甚少。授之以鱼不如授之以渔，这一系列将以deepmd-kit的packages为例，介绍conda包的构建方法。

本文先介绍python包的构建配方（recipe）。在deepmd-kit-feedstock这一项目中，recipe文件夹下包括conda_build_config.yaml和meta.yaml两个YAML文件，其中conda_build_config.yaml包含了构建变量，而meta.yaml包含了构建的元信息。

8月12日下午，在学校要求下，去校医院做了核酸检测，全程自助+无接触。大概步骤是

刷校园卡领取试剂包。把唾沫吐到管子里，吐至刻度线。（要求没有气泡，但似乎没法避免。）把检测试剂当瓶盖拧上，这时蓝色试剂会自动流下去。摇匀。贴上名字，连同贴上条形码的申请表格一同放入袋中，扔进箱子里。

1. Windows 10 教育版

比专业版多了几个用不到的功能。