目录 1. 集中载荷 1.1 集中载荷施加方法 1.2 定义集中跟随力 1.3 指定文件定义集中节点力 2. 分布载荷 2.1 分布载荷分类 3. 热载荷 3.1 模拟热辐射 3.2 直接定义热流量 3.3 定义边界对流 3.4 定义边界辐射 1. 集中载荷 集中载荷包括: 在节点自由度上施加集中力和力矩 可以在某一方向上固定 可以随着节点的转动而转动(定义为跟随载荷),对载荷刚度产生额外的可能是对称的贡献 集中载荷,是添加到节点上的. 1.1 集中载荷施加方法 输入文件用法: *CLOAD 节

本文针对RobotFrameWork中AppiumLibrary测试库. 首先,Open Application 这个方法不能向手机中安装应用,需要提前在手机中安装好,如使用 adb install -r appName.apk 命令. 参数appActivity+appPackage 和 app 都是向appium服务说明所要测试的程序具体信息,如包名和主Activity,二者选一种就可以. 1  使用appActivity+appPackag是直接提供好包名和主Activity,得预先知道这

转自: http://www.cnblogs.com/rwxwsblog/p/4769785.html 在移动互联网的时代,Android的份额早已超过了苹果.Android的出现无疑加速了移动互联网的普及,手机操作系统已经是IOS和Android的天下了,什么winphone之类的可以说没它们什么事了.记得三年前做过一个简单的基于Android2.2的一个小应用.当时只是为了好玩,因而也没有相应的文档记录:后来由于工作原因也就没有继续讲Android开发进行下去.趁有时间再来折腾折腾Andro

出处:http://blog.csdn.net/zhangerqing 一.集合类简介 数组是很常用的一种的数据结构,我们用它可以满足很多的功能,但是,有时我们会遇到如下这样的问题: 1.我们需要该容器的长度是不确定的. 2.我们需要它能自动排序. 3.我们需要存储以键值对方式存在的数据. 如果遇到上述的情况,数组是很难满足需求的,接下来本章将介绍另一种与数组类似的数据结构——集合类,集合类在Java中有很重要的意义,保存临时数据,管理对象,泛型,Web框架等,很多都大量用到了集合类. 常见的集

对于用户来说,系统是:慢的,难用的.你看xxx,多好用,多快,多人性化. 对于AX ERP系统也不例外,调优是必须的,调优一般分为几种: 系统性监测针对瓶劲环节提升,如:用户--应用服务器--DB--存储,整条链下来,网络慢就提升网络,存储慢就改用SSD,内存不足就加内存.这类问题通常最好解决,花最少的钱就能得到最快的效果,比蚁力神还管用. 应用程序监测,数据库监测,需要调整系统配置等,如AX有DynamicsPerf,系统有性能监视器,观察系统资源不足发生的时间以及现象,分析具体原因,找出对策

四年前第一次看到<100+ Times FasterWeighted Median Filter (WMF)>一文时,因为他附带了源代码,而且还是CVPR论文,因此,当时也对代码进行了一定的整理和解读,但是当时觉得这个算法虽然对原始速度有不少的提高,但是还是比较慢.因此,没有怎么在意,这几天有几位朋友又提到这篇文章,于是把当时的代码和论文又仔细的研读了一番,对论文的思想和其中的实现也有了一些新的新的,再次做个总结和分享. 这篇文章的官网地址是:http://www.cse.cuhk.edu.h

偶尔看到这样的一个算法,觉得还是蛮有意思的,花了将近10天多的时间研究了下相关代码. 以下为百度的结果:MLAA全称Morphological Antialiasing,意为形态抗锯齿是AMD推出的完全基于CPU处理的抗锯齿解决方案.对于游戏厂商使用的MSAA抗锯齿技术不同,Intel最新推出的MLAA将跨越边缘像素的前景和背景色进行混合,用第2种颜色来填充该像素,从而更有效地改进图像边缘的变现效果,这就是MLAA技术. 其实就是这个是由Intel的工程师先于2009年提出的技术,但是由AMD将

这里的高斯模糊采用的是论文<Recursive implementation of the Gaussian filter>里描述的递归算法. 仔细观察和理解上述公式,在forward过程中,n是递增的,因此,如果在进行forward之前,把in数据先完整的赋值给w,然后式子(9a)就可以变为:    w[n] = B w[n] + (b1 w[n-1] + b2 w[n-2] + b3 w[n-3]) / b0:     --------->     (1a) 在backward过程中

转载:https://blog.csdn.net/ty_hf/article/details/63394960 一. 前言 为了更方便的理解本篇内容含义,所以请最好看看如下繁琐的概念,更容易理解. 没懂这些概念,就算看完你就只能知道,运行下vmstat ,看看linux反馈结果而已,更要知其所以然嘛-   先说说内存的概念. 不是讲cpu吗讲它干嘛?因为这个内存在互相转换的时候是会消耗cpu的.至于为什么要转换?耐心往下看吧. Linux系统的内存分为物理内存和虚拟内存两种.物理内存是真实的,也

对于web应用集群的技术实现而言,最大的难点就是:如何能在集群中的多个节点之间保持数据的一致性,会话(Session)信息是这些数据中最重要的一块.要实现这一点, 大体上有两种方式:一种是把所有Session数据放到一台服务器上或者数据库中,集群中的所有节点通过访问这台Session服务器来获取数据:另一种就是在集群中的所有节点间进行Session数据的同步拷贝,任何一个节点均保存了所有的Session数据. Tomcat集群session同步方案有以下几种方式:1)使用tomcat自带的clu

[题目链接]:https://vijos.org/p/category/%E5%85%B6%E4%BB%96,%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%9F%A5%E6%89%BE 描述 一个快递公司要将n个包裹分别送到n个地方,并分配给邮递员小K一个事先设定好的路线,小K需要开车按照路线给的地点顺序相继送达,且不能遗漏一个地点.小K得到每个地方可以签收的时间段,并且也知道路线中一个地方到下一个地方的距离.若到达某一个地方的时间早于可以签收的时间段,则必须在这个地方停留至可以签收,但不能晚于签

SQLSERVER2012 出新分页功能啦!!!近两天我在自己工作机的PC(没有并发,单一线程)上做了SqlServer  2000/ (2005/2008)/2012三个版本下的分页性能比较. 大致可得出以下结果:1.表数据量200W以内:SQLServer2012 的offset/fetch分页性能和SQLServer2005 Row_number的分页性能(仅考虑出结果速度)基本没区别(难分高下),略高于(大约10%)SQL2000的TOP分页性能.2.表数据量2000W左右:SQLSer

算法原理请参考此文:  kinect fusion 3D重建基本算法  http://log.csdn.net/xiaohu50/article/details/51592503 三维重建为三维空间实体建立适合计算机表示和处理的三维数学模型,建立一个相对于真实三维世界坐标系的计算机世界坐标系中的三维映射模型. 三维重建的关键因素为尺度(点的邻域覆盖单位).相对位置(刚体物体的体元相对位置及位置映射).原点位置. 对于尺度问题,通常有两种解决方法.第一种,直接得到实体到计算机世界坐标系的绝对映射关

0. 简介.惯例.总论 Celeste (塞莱斯特) 是一个具有优秀手感的平台跳跃游戏. 虽然操作所使用的按键很少, 但是却有着复杂的组合机制. 在游戏实现上, Celeste 是一个锁定 60 帧 (实际帧率 60000/1001 帧).对于输入序列确定性的游戏 (尽管某些机制具有 RNG , 但是这些 RNG 使用的种子是相对于地图名称固定的), 同时 Celeste 具有方便的 TAS 工具, 这使得其机制研究变得相当容易. 在以下行文中, 我们假设其帧率就是 60 帧整, 以不加单位的

摘要:为什么C++的编译速度会比java慢很多?二者运行程序的速度差异在哪? 了解了java的早期和晚期过程,就能理解这个问题了. 本文分享自华为云社区<你真的了解java编译优化吗?15个问题考察自己是否理解>,作者:breakDraw . 首先提出一个问题,为什么C++的编译速度会比java慢很多?二者运行程序的速度差异在哪? 了解了java的早期和晚期过程,就能理解这个问题了. 这里会提15个问题确认是否真的理解,如果完全没这方面的概念,则好好看一下文章末尾的"jvm编译优化笔

前言  本文汇总了过去本公众号原创的.国外博客翻译的.从其它公众号转载的.从知乎转载的等一些比较重要的文章,并按照论文分享.技术总结三个方面进行了一个简单分类.点击每篇文章标题可阅读详细内容 欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 今年是进入计算机视觉领域的第四年,做公众号的第一年,写了不少原创文章,从国外博客上翻译了不少我认为比较不错的文章,也从知乎上找了不少不错的文章在经作者授权后转载到公众号. 整体上来说,这一年基本保持初心,始终在做一

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range

  速度(最快为1) 返回值 多参数 等待在时限内完成 超时后结束 ThreadPool.UnsafeQueueUserWorkItem() 1 非原生支持1 非原生支持 非原生支持3 不支持 ThreadPool.QueueUserWorkItem() 2.7 非原生支持1 非原生支持 非原生支持3 不支持 Task() 4.5 支持2 非原生支持 支持 自愿结束 Delegate.BeinInvoke() 25.4 非原生支持1 支持 支持4 不支持 Thread.Start() 11009

hypermesh不过是前处理,radioos就是hm的求解器,也是非常强大的可以处理很多非线性问题,最重要的是hm的优化功能强大.比那几个好一些.abaqus适合非线性分析,尤其是接触分析.nastran在线性结构分析方面占有大量市场,比如现在的很多飞机设计院采用nastran进行分析还是标准.ansys应该是有限元行业的老大,它购买了很多求解器来扩充它的使用范围,比如fluent和ls-dyna.这样使得ansys可以处理冲击和流体问题.很多人认为dyna呗ansys收购了,其实不是,ans

原文发布时间为:2011-06-29 -- 来源于本人的百度文章 [由搬家工具导入] Union 会去重复后合并。而Contact不去重直接合并。 所以Contact当然比较快了。所以如果你不用去重的时候，尽量用Contact做合并吧。 在SQL里面：Union uses &apos;UNION&apos; while Concat uses &apos;UNION ALL&apos;.   Union removes duplicates.Concat does not.

进程.线程与协程区别总结 - 1.进程是计算器最小资源分配单位 - 2.线程是CPU调度的最小单位 - 3.进程切换需要的资源很最大,效率很低 - 4.线程切换需要的资源一般,效率一般(当然了在不考虑GIL的情况下) - 5.协程切换任务资源很小,效率高(协程本身并不存在,是程序员通过控制IO操作完成) - 6.多进程.多线程根据cpu核数不一样可能是并行的,但是协程是在一个线程中 所以是并发 进程:一个运行的程序(代码)就是一个进程,没有运行的代码叫程序,进程是系统资源分配的最小单位,进程拥有