/// <summary> /// 坐标轴的最大步长 /// </summary> public double MajorStep { get { return axis.CalcIncrement; } set { axis.Increment = value; } } /// <summary> /// 坐标轴的最小步长 /// </summary> public double MinorStep { get { return axis.CalcIncr…

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ada3be301011rjp.html 用FLUENT计算非稳态问题,是不是在计算时必须保证在每个时间步timestep里都要收敛才行,否则计算结果就不对呢?也就是说,在iteration选项里,max iteration pertime step设为一个值,比如500,就是如果500次迭代后仍未收敛,进入下一步迭代,那对结果会有什么影响. 对于隐式非定常格式,原则上,每个时间步长内必须保证结果收敛.在fluent 的帮助…

TeeChart一共有六个坐标轴,一下是默认值 tChart1.Axes.Bottom.Visible = true;//横轴 tChart1.Axes.Left.Visible = true;//纵轴 tChart1.Axes.Right.Visible = true; tChart1.Axes.Top.Visible = true; tChart1.Axes.Depth.Visible = false;//底部纵深 tChart1.Axes.DepthTop.Visible = false;…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结. 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBo…

    Kinect for Windows SDK1.7中引入了Kinect Fusion功能.在1.8的SDK中对该功能进行了改进和强化,Kinect Fusion能够使得我们使用Kinect for Windows 传感器来进行真实场景的三维几何重建,目前已支持导出.obj及.stl等三维数据格式.Kinect Fusion技术在支持GPU加速的机器上能够对物体进行实时的三维建模.和传统的三维建模方式相比,Kinect Fusion最大的优势是快速便捷.     Kinect Fusion…

题目链接:http://poj.org/problem?id=2420 求费马点,即到所有其他点总和距离最小的点. 一开始想枚举一个坐标,另一个坐标二分的,但是check的时候还是O(n)的,复杂度相当于O(n^2lgn),没意义. 学习一种神贪心,模拟退火.感觉和启发式搜索有点像啊,又有点像牛顿迭代. 思路就是,固定一个点和一个步长,从这个点开始向四个方向扩展,扩展的步长就是当前步长.如果扩展到的点可以更新答案,那么记住这个点,也就是说这个贪心方向(梯度?)是正确的.就可以拿着这个点继续沿着这…

Levenberg-Marquardt算法基础知识 (2013-01-07 16:56:17) 转载▼   什么是最优化?Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.最优化是寻找使得函数值最小的参数向量.它的应用领域非常广泛,如:经济学.管理优化.网络分析.最优设计.机械或电子设计等等.根据求导数的方法,可分为2大类.第一类,若f具有解析函数形式,知道x后求导数速度快.第二类,使用数值差分来求导数.根据使用模型不同,分为非约束最优化.约束最优化.最小二乘最优化.   什么是L…

47 求解器为flunet5/6在设置边界条件时,specify boundary types下的types中有三项关于interior,interface,internal设置,在什么情况下设置相应的条件?它们之间的区别是什么?interior好像是把边界设置为内容默认的一部分:interface是两个不同区域的边界区,比如说离心泵的叶轮旋转区和叶轮出口的交界面:internal:请问以上三种每个的功能?最好能举一两个例子说明一下,因为这三个都是内部条件吧,好像用的很多.interface,i…

A. Mr. Kitayuta's Gift (枚举) 题意: 给一个长度不超过10的串,问能否通过插入一个字符使得新串成为回文串. 分析: 因为所给的串很多,所以可以枚举 “在哪插入” 和 “插入什么”,写一个二重循环枚举新串,判断是否为回文串.时间复杂度为O(n3) 还可只枚举插入位置(在那个位置用一个特殊字符表示),在判断的时候,如果遇到特殊字符,则所插入的字符一定为镜像的字符. #include <cstdio> #include <cstring> ], s1[]; in…

第一眼看到逻辑回归(Logistic Regression)这个词时,脑海中没有任何概念,读了几页后,发现这非常类似于神经网络中单个神经元的分类方法. 书中逻辑回归的思想是用一个超平面将数据集分为两部分,这两部分分别位于超平面的两边,且属于两个不同类别(和SVM的想法有些相似),如下图: 因此,一般的逻辑回归只能处理两分类问题,同时两个类别必须是线性可分的.对于线性不可分问题,在SVM中,可以使用核函数升维的方式解决,不过那都是后话了.还是先看看逻辑回归吧. 一.Sigmoid函数 了解神经网络…