Este projeto é um site estático gerado automaticamente pelo Jekyll, um gerador de páginas estáticas, para facilitar a configuração do site e das páginas e a manutenção do código.
Além do Jekyll, utilizamos o Netlify, um serviço de build, deploy e gestão de projetos, para Continuous Deploy e HTTPS.
Utilizamos o dunders, um starter theme, para agilizar a criação do nosso tema para o Jekyll.
Para rodar este site localmente será necessário a instalação das seguintes dependências:
Para a instalação do Ruby, recomendamos a utilização de um gerenciador de versões, como o RVM e para a instalação do Jekyll basta seguir a documentação do Jekyll.
Caso você não consiga instalar alguma das dependências, pode abrir uma issue neste repositório para lhe auxiliarmos.
Clone nosso projeto para o seu ambiente de desenvolvimento.
git clone git@github.com:training-center/training-center.github.io.git
Execute o comando bundle
para instalar as dependências do Jekyll e do dunders.
bundle
Agora basta rodar o comando para subir o site em sua máquina, o jekyll s
.
jekyll s
O site estará disponível em localhost:4000
.
Todo merge feito em nossa branch master gera um deploy automático no Netlify.
assets
Nossas imagens, fontes, etc.
_includes
As partials
do nosso site, os "pedaços" do site.
_layouts
O scaffolding
para o Jekyll gerar nosso site.
Mais informações sobre isso aqui.
_sass
Todos os módulos Sass do nosso site.
css
O arquivo principal que importa nossos modulos Sass para a geração do tema.
Outros arquivos
index
do siteVeja nosso CONTRIBUTING.md
Este site é regido pela licença MIT.
程序 gmx_MMPBSA:主程序,执行计算功能 gmx_MMPBSA_ana:图形界面分析数据并保存高质量图片 gmx_MMPBSA_test:测试 环境 GROMACS:version 4.x.x or 5.x.x or 20xx.x AmberTools:20 or 21 Python3 安装 两种安装方式:conda environment AmberTools compilation 1
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Batch Training Running algorithms which require the full data set for each update can be expensive when the data is large. In order to scale inferences, we can do batch training. This trains the model
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