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6. 今天是2024年5月31号，推送一则最新的新闻。

很抱歉，作为一个语言模型，我无法提供实时和最新的新闻。建议您通过电视、广播、新闻网站或新闻应用程序获取最新新闻。

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3. 今天是2024年5月31号，说一句英语谚语（in English）。

Actions speak louder than words.

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4. 今天是2024年5月31号，介绍并推荐一本书籍。

《未来简史》是由以色列历史学家尤瓦尔·赫拉利所著的一本畅销书，这本书在全球范围内引起了广泛的阅读和讨论。《未来简史》以对人类历史和未来的宏观视角，深刻地探讨了人类社会的进化和未来发展趋势。

赫拉利通过对过去和现在的社会现象进行深入分析，试图预测人类未来的发展方向。他列举了许多有趣的例子和观点，包括人工智能、生物工程、大数据等领域的发展，以及这些新技术可能对人类社会和生活方式带来的影响。

《未来简史》在思想深度和文笔上都极具魅力，这本书不仅仅是一部历史著作，更是赋予读者对未来的洞察力和思考力。如果你对人类历史和未来发展感兴趣，那么我推荐你阅读《未来简史》，相信它会给你带来不一样的思考和启发。

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1. 今天是2024年5月30号，讲一句心灵鸡汤

每一天都是一个新的开始，不要让过去的失败阻碍你前进的步伐，努力向着目标前进，坚持不懈，你一定能实现自己的梦想。

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2. 今天是2024年5月30号，讲个绝对好笑的笑话

为什么猫咪不喜欢打保龄球？因为他们怕被打得太净，找不到回家的路啦！

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3. 今天是2024年5月30号，生成一份英语谚语（in English）

“Don’t put all your eggs in one basket.”

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4. 今天是2024年5月30号，介绍并推荐一本书籍

《活法》
作者：罗振宇

这本书是中国知名主持人罗振宇的畅销书之一，通过对人生哲学的思考和总结，罗振宇在书中分享了他对人生的见解和感悟。《活法》不仅关注于金钱、成就和名利，更注重人与人之间的关系、内心的平静以及对自己人生的认知。通过精辟的观点和生动的案例，罗振宇唤醒读者对生活的理性思考，引导他们找到内心的力量和自我价值。

该书在读者中获得了极高的评价，被认为是一本富有启发性和认知价值的好书。如果你正在寻找一本能够帮助你思考人生、找到真正的快乐和意义的书籍，那么《活法》绝对是一个值得一读的好选择。

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问题描述

在运行 Aiida-VASP 官网中算例 Your first workchain 时，会遇到

TypeError: port namespace inputs.dynamics received <class 'aiida.orm.nodes.data.dict.Dict'> instead of a dictionary

如下图：

基于Aiida实现的整数循环累加器，以下为代码：

vibration-plot-mode-in-vesta-2

这是一篇关于原子单位和常用物理单位转换的博客，主要突出实用性，方便查阅，随时更新。

一、简介

matplotlib(https://matplotlib.org/)是一个著名的python绘图库，由于其灵活强大的绘图功能使得在python中可视化变得非常容易，关于matplotlib的基础知识这里不再介绍，有疑问可以去官网翻Tutorials和example学习。由于我们实际使用时常常是绘制静态图，忽略了matplotlib的动态图生成功能，同时matplotlib生成动态图的功能不是非常友善，因此大部分人在真的需要制作动态图时都会选择先用matplotlib生成一系列静态图片，然后再用其它相对比较容易使用的第三方python库生成动态图，如imageio(https://imageio.readthedocs.io/en/stable/#), 或者使用其它工具，如Matlab。这里打算简单介绍一下在matplotlib库中制作动态图的方法。

一、从1D到3D材料的胡克定律(Hooke’s law)

1.1D材料的胡克定律

1D材料的胡克定律也就是我们所熟知的线弹性模型，即是我们初中阶段就学习过的$F=k\Delta{x}$，用更加标准和统一的形式可以写作：

$$\sigma = C\epsilon$$

对于1D材料，其中三个关键参数分别为：

• $\sigma$：应力，标量，SI制下的单位为$N$
• $C$：弹性常数，标量，SI制下的单位为$N$
• $\epsilon$：应变，标量，表达式为 $\frac{l-l_0}{l_0}=\frac{\Delta{l}}{l_0}$
  值得注意的是，考虑到在变形过程中材料的弹性常数并不是恒定的，因此在这里计算应力和应变有两种方法并且通常存在一定差别，这就是我们常说的工程应力、工程应变和真应力、真应变，具体可以参考这篇帖子：https://www.zhihu.com/question/294496637

自动求导是 pytorch 的一项重要功能，它使得 pytorch 能够灵活快速地构建神经网络模型。反向传播算法是优化神经网络模型参数的一个重要方法，在反向传播过程中需要不断计算损失函数对参数的导数，然后更新相应的模型参数，首先简单介绍一下反向传播算法。

一、前言

之前在博客发布了关于使用四阶龙格库塔方法求解一次常微分方程组的文章，由于代码缺少具体的验证，部分朋友可能存在疑问，因此这里打算再重新写一篇博客来验证一下程序的正确性，另外，这里是使用python语言来实现的。