在使用Fluent进行求解的时候,有时候我们需要将求解的残差提取出来,进行后续的处理,我们可以采用下面的方法将Fluent求解残差输出.下面我们用一个简单的二维算例来说明(算例来源于:https://confluence.cornell.edu/display/SIMULATION/FLUENT+-+Laminar+Pipe+Flow),算例的具体设置见上面链接 方法一:使用Transcript 初始化算例以后,在进行计算以前(也就是点击“Calculate”按钮以前),我们先点击File->W

按黄师姐的推荐,小白回头查找起 FLUENT的资料来.通过网络及图书馆查找相关资料,小白对于FLUENT有了基本的认识. FLUENT是一个CFD软件包,目前隶属于ANSYS公司 目前FLUENT的最新版本为Fluent17.0,包括在ANSYS安装包内 FLUENT软件是ANSYS公司2005年收购于FLUENT公司,FLUENT公司开发的的最终版本为6.3,ANSYS收购后的第一个FLUENT版本为FLUENT12.0 FLUENT软件是市场占有率最高的通用CFD软件 FLUENT软件可以在

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl

按黄师姐的说法,做好第一个案例很重要.第一个案例既可以帮助理解CFD的工作流程,还可以帮助熟悉软件的操作界面. 黄师姐推荐的入门案例来自于ANSYS官方提供的培训教程,是一个关于交叉管内流动混合的案例,涉及到流动及传热. 1.问题描述2.案例目的2.FLUENT设置2.1 导入网格2.2 General设置2.3 Models设置郑重申明 1.问题描述 两个异径管道相交,分别流入不同温度的介质,利用FLUENT求解介质混合后的状态. 2.案例目的 案例包含了利用FLUENT进行仿真计算的基本步骤

这篇关于libviso的文章,本人已投稿在泡泡机器人微信公众号中,放到这里,作学习笔记用. libviso一直以来被称为在视觉里程计(VO)中的老牌开源算法.它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征,并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子.在位姿的计算方面,则通过RANSAC迭代的方式,每次迭代随机抽取3个点,根据这三个点,用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵,表示两帧图像之间,相机的姿态变换.而位姿的计算也是libviso 中较为抽象

使用Spotlight进行数学计算.单位转换 在调出Spotlight后,可以直接在Spotlight输入框中输入数学公式进行计算,比如1+2-(5-3)*4等等比较复杂的计算,但是一定要记得输入法一定要切换对,如果在中文输入法下输入括号等符号,是计算不出来的.还可以利用Spotlight进行单位转换,比如在Spotlight输入框中输入长度单位20cm,右方会出现所有其他长度的单位换算:还比如输入货币单位$100,会在右方出现一些其他货币转换后的数额. Command + Space调出Sir

来源:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/13297881 1.径向基函数 径向基函数(Radical Basis Function,RBF)方法是Powell在1985年提出的.所谓径向基函数,其实就是某种沿径向对称的标量函数.通常定义为空间中任一点x到某一中心c之间欧氏距离的单调函数,可记作k(||x-c||),其作用往往是局部的,即当x远离c时函数取值很小.例如高斯径向基函数: 当年径向基函数的诞生主要是为了解决多变量插值的问题.可以看

目录 NLP中的预训练 语境表示 语境表示相关研究 存在的问题 BERT的解决方案 任务一:Masked LM 任务二:预测下一句 BERT 输入表示 模型结构--Transformer编码器 Transformer vs. LSTM 模型细节 在不同任务上进行微调 GLUE SQuAD 1.1 SQuAD 2.0 SWAG 分析 预训练的影响 方向与训练时间的影响 模型规模的影响 遮罩策略的影响 多语言BERT(机器翻译) 生成训练数据(机器阅读理解) 常见问题 结论 翻译自Jacob Dev

在集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(

CNN公式推导 1 前言 在看此blog之前,请确保已经看懂我的前两篇blog[深度学习笔记1(卷积神经网络)]和[BP算法与公式推导].并且已经看过文献[1]的论文[Notes on Convolutional Neural Networks].因为本文就是讲解文献[1]论文前部分公式的推导过程<这里有一个假设,或许公式是错误的,如有好的理解请留言>. 2 CNN公式推导 卷积神经网络参数求解的过程与上次笔记[BP算法与公式推导]类似,但是在形式上还是有变化的.文献[1]的论文直接给出了参数

0. 写在前面 1. 建立运行环境 2. 添加实体和映射数据库 1. 准备工作 2. Data Annotations 3. Fluent Api 3. 包含和排除实体类型 1. Data Annotations [NotMapped] 排除实体和属性 2. Fluent API [Ignore] 排除实体和属性 4. 列名称和类型映射 1. Data Annotations 5. 主键 1. Data Annotations [Key] 2. Fluent API [HasKey] 6. 备用

本节来自<pattern recognition and machine learning>第5章. 五.神经网络 在本书的第3.4章分别是基于回归和分类的线性模型,都是通过将固定的基函数进行线性组合来处理.这些函数虽然分析和计算清晰,可是却受到维数灾难的困扰,当需要将模型用在大规模问题上时,有必要让基函数去适应数据.在后面的第7章介绍的SVM是首先在这些训练数据点中心部分定义基函数,然后在训练的时候选择这些基函数的一个子集来处理.SVM的一个优点就是虽然涉及到的是非线性优化问题,可是目标函数

    小白最近对流体计算的收敛产生了困惑.以前在学习高等数学的时候,小白接触过了级数的收敛,由于当时贪玩,并未将其放在心上,因此大学结束了小白也只是记住有这么一个名词罢了.现如今在利用CFD的过程中,小白又一次碰到了“收敛”这一名词.小白找了很多的资料,然而资料中关于收敛的介绍,无一不是一大堆的数学公式,小白觉得头很疼. “出来混,总是要还的.”小白的心情很复杂. “流体计算为什么要收敛?收敛是什么意思?不收敛又有什么后果?如何判断是会否收敛?如果不收敛该采取何种措施使其收敛?”小白带着满腔的

本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive Regression Tree),其实都是指的同一种算法,本文统一简称GBDT.

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/29802325 本文对Boosting家族中一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive Regr

决策树的定义 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别.使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果. 树是由节点和边两种元素组成的结构.理解树,就需要理解几个关键词:根节点.父节点.子节点和叶子节点. 父节点和子节点是相对的,说白了子节点由父节点根据某

反向传播算法(Back Propagation): 引言: 在逻辑回归中,我们使用梯度下降法求参数方程的最优解. 这种方法在神经网络中并不能直接使用, 因为神经网络有多层参数(最少两层),(?为何不能) 这就要求对梯度下降法做少许改进. 实现过程:  一.正向传播 首先,同逻辑回归,我们求出神经网络输出与实际值的“误差”——COST: 这里先使用欧式距离而不是索夫曼函数作为输出的cost: 展开之后: (注意右边的权重衰减项,既规则化) 二.反向传播 对于第  层(输出层)的每个输出单元 ,我们

相关说明: 1.     使用版本:  x264-cvs-2004-05-11 2.     这次的分析基本上已经将代码中最难理解的部分做了阐释,对代码的主线也做了剖析,如果这个主线理解了,就容易设置几个区间,进行分工阅读,将各个区间击破了. 3.     需要学习的知识: a)       编码器的工作流程. b)      H.264的码流结构,像x264_sps_t,x264_pps_t等参数的定义基本上都完全符合标准文档中参数集的定义,抓住主要参数,次要参数也应该有所了解. c)    

SVO使用稀疏直接法计算两帧之间的初始相机位姿,即使用两帧之间稀疏的4*4 patch的光度误差为损失函数,使用G-N优化算法获得两帧之间的位姿变换,由于没有特征匹配过程效率较高.相比自己实现的稀疏直接法的代码,总是难以达到理想的效率,因此分析SVO代码如下: 首先是入口函数: //输入的是参考帧和当前帧,即连续的两帧 size_t SparseAlign::run(FramePtr ref_frame, FramePtr cur_frame) { reset(); if(ref_frame->

在之前博客中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive Regr

              1.前言                                a.对于工程问题,一般描述为:从一些测量值(观测量)x 中估计参数 p?即x = f(p),                              其中,x为测量值构成的向量,参数p为待求量,为了让模型能适应一般场景,这里p也为向量.                              这是一个函数求解问题,可以使用Guass-Newton法进行求解,LM算法是对Newton法的改进.