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本例利用FLUENT的DDPM模型对提升管进行模拟. 1 介绍 本案例演示在FLUENT中利用稠密离散相模型(Dense discrete phase model,DDPM)模拟2D提升管.DDPM模型用于第二相,考虑颗粒的粒径分布. 本案例演示的内容包括: 使用Eulerian多相流模型 设置DDPM模型 使用合适的求解器求解案例 后处理 2 问题描述 如下图所示,一个竖直的提升管,底部有空气入口,颗粒从接近空气入口的底部进入. 3 FLUENT前处理 3.1 Preparation 准备网格…

文章目录 前言 CUDA线程模型(如何组织线程) CUDA内存模型(了解不同内存优缺点,合理使用) 前言   CUDA(Compute Unified Device Architecture)是显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型,它利用NVIDIA GPU中的并行计算引擎能更有效地解决复杂的计算问题.通过使用CUDA,开发人员可以像在CPU上那样直接访问GPU设备的虚拟指令集和存储设备,大大提高了GPU算法或程序的开发效率.CUDA平台可以通过CUDA加速库.编译器指令.应用编…

在Keras框架下训练深度学习模型时,一般思路是在训练环境下训练出模型,然后拿训练好的模型(即保存模型相应信息的文件)到生产环境下去部署.在训练过程中我们可能会遇到以下情况: 需要运行很长时间的程序在迭代到中间某一代时出现意外:人为地想停止训练过程,也许是为了用测试数据测试模型,然后从上一个检查点继续训练模型:想通过损失函数和评估指标,在每次训练过程中保存模型的最佳版本.       以上这些情况都要求我们能够在训练过程中保存模型和加载模型,下面将通过这篇博客来总结一下最近学习的Keras框架下…

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862365.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模…

Asp.net管道模型(管线模型)   前言 为什么我会起这样的一个标题,其实我原本只想了解asp.net的管道模型而已,但在查看资料的时候遇到不明白的地方又横向地查阅了其他相关的资料,而收获比当初预想的大了很多. 有本篇作基础,下面两篇就更好理解了: 理解并自定义HttpHandler 理解并自定义HttpModule 目录 一般不写目录,感觉这次要写的东西有些多就写一个清晰一下吧. 1.Asp.net管道模型: 2.进程的子进程与进程的线程: 3.应用程序域(AppDomain): 4.II…

Linux关于并发网络分为Apache模型(Process per Connection (进程连接) ) 和TPC , 还有select模型,以及poll模型(一般是Epoll模型) Select模型极其作用:这文章讲述的很好,没必要重述已有的东西,就直接给链接 http://blog.csdn.net/turkeyzhou/article/details/8609360 我的理解: /* According to POSIX.1-2001 */ #include <sys/select.h>…

Paip.Php  Java 异步编程.推模型与拉模型.响应式(Reactive)"编程FutureData总结... 1.1.1       异步调用的实现以及角色(:调用者 提货单) FutureData 1.1.2       异步编程接口设计(,回调函数, 事件触发) 1.1.3       异步编程的优缺点 1.1.4       推模型与拉模型 1.1.5       "响应式(Reactive)"编程.响应式框架 1.1.6       异步同步化 1.1.7 …

背景 一个类型可以充当多个角色,这个角色可以是显式的(实现了某个接口或基类),也可以是隐式的(承担的具体职责和上下文决定),本文就讨论四个角色:数据模型.领域模型.视图模型和命令模型. 四个角色 数据模型:面向持久化,数据的载体. 领域模型:面向业务,行为的载体. 视图模型:面向UI(向外),数据的载体. 命令模型:面向UI(向内),数据的载体. 这是四种角色,可以由一至四个类型来承担,具体选择几个类型需要考虑项目的上下文,但不同的选择对编程的要求是不同的,下面举几个例子. 数据模型和领域模型采…

机器学习算法 原理.实现与实践——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力. 假设学习到的模型是$Y = \hat{f}(X)$,训练误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于训练数据集的平均损失: $$R_{emp}(\hat{f}) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL(y_i,\hat{f}(x_i))$$ 其中$N$是训练样本容量. 测试误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于测…