翻译自:CFD-online 帖子地址:http://www.cfd-online.com/Forums/openfoam-solving/82581-i-need-explanations-about-fixedfluxpressure.html Cyp: 大家好! 我看了一下fixedFluxPressure边界条件并且我不确定我能很好的理解这个边界条件. 如果我想要根据进入的速度估算压力,我猜我需要使用这个边界条件. 更进一步,在源代码中,有一段可以读到: Code: gradient()…

翻译自:CFD-online 帖子地址:http://www.cfd-online.com/Forums/openfoam-solving/126777-chtmultiregionsimplefoam-heat-source-not-boundary.html Antimony: Foamers大家好 一个简单的问题-我注意到chtMultiRegionSimpleFoam案例将热源施加在面片上(PS:我觉得面片等同于边界) 我跟着案例操作并且尝试将一个主体(比如方块)悬浮在流体域中.当我尝试…

前提概要 Java的class字节码并不是机器语言,要想让机器能够执行,还需要把字节码翻译成机器指令.这个过程是Java虚拟机做的,这个过程也叫编译.是更深层次的编译. 在编译原理中,把源代码翻译成机器指令,一般要经过以下几个重要步骤: 根据完成任务不同,可以将编译器的组成部分划分为前端(Front End)与后端(Back End). 前端编译主要指与源语言有关但与目标机无关的部分,包括词法分析.语法分析.语义分析与中间代码生成. 后端编译主要指与目标机有关的部分,包括代码优化和目标代码生成等…

直接看官方的解释. 其中HEAD代表版本库,index代表暂存区,另外还有一个我们增删改代码的工作区.所以官方解释翻译过来就是: --hard : 回退版本库,暂存区,工作区.(因此我们修改过的代码就没了,需要谨慎使用) --mixed: 回退版本库,暂存区.(--mixed为git reset的默认参数,即当任何参数都不加的时候的参数) --soft: 回退版本库. a. git reset –mixed 首先执行命令: git status 查看当前文件状态: 工作区和暂存区代码比较, 可以…

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板…

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning…

一.   处理任务时,应该将代码分成不同的部分,每一部分由一个线程进行,但是会因为任务负载不平衡导致有闲有忙.最好是应分成不同的部分,分配不同的线程,尽量让处理器不停的处理,不要闲下来.如何分配线程数,有一个公式: 线程数 = 处理器核数/(1-阻塞系数)    阻塞系数在0~1之间. 二.  处理并发两种情况:1.IO密集型.2.处理素数问题.两种例子代表两种情况. 三.   什么是JIT? 在Java编程语言和环境中,即时编译器.当JIT编译启用时(默认是启用的),JVM读入.class文件…

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转载地址:http://www.gcssloop.com/customview/Path_Basic/ 安卓自定义View进阶-Path之基本操作 在上一篇Canvas之图片文字中我们了解了如何使用Canvas中绘制图片文字,结合前几篇文章,Canvas的基本操作已经差不多完结了,然而Canvas不仅仅具有这些基本的操作,还可以更加炫酷,本次会了解到path(路径)这个Canvas中的神器,有了这个神器,就能创造出更多炫(zhuang)酷(B)的东东了. 一.Path常用方法表 为了兼容性(偷懒…

对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考 from:https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724 一.前言 现实中,大部分数据都是无标签的,人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念,故而无监督学习拥有广阔的业务场景.举几个场景:网络流量是正常流量还是攻击流量.视频中的人的行为是否正常.运维中服务器状态是否异常等等.有监督学习的做法是给样本标出label,那么标label的过程肯定是基于某一些规则(图片除外),既然有了规则…