宏DEFINE_GRID_MOTION用来移动任意边界和流体区域内的网格节点.它提供了对节点和网格最大限度的操作,可以将刚体运动.变形和相对运动等结合起来.但是使用此UDF时,每一个时间步都必须执行. DEFINE_GRID_MOTION限制: 1. 给定节点的运动是基于绝对坐标的,不可基于相对坐标的. 2. 给定节点的新位置是基于该节点上一个时间步的位置,而不是该节点的初始(t=0)位置 3. 宏DEFINE_GRID_MOTION中没有用户定义的节点位置内存记忆 4. 当使用宏DEFINE_

从客户端(f="<yi733.com")中检测到有潜在危险的 Request.Form 值. 解决办法1:在aspx页面头部加 ValidateRequest="false" <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBehind="a.aspx.cs" Inherits="Test.Web.a" ValidateRe

因为CPU只有一个,同一时刻要么是客户进程在运行,要么是操作系统在运行,如果实现进程,需要一种控制权转换机制,这种机制便是中断. 要做的工作有两项:设置8259A和建立IDT. /*======================================================================* init_8259A *======================================================================*/ PU

在动网格中,对于那些既包含了运动也包含了变形的区域,可以通过UDF来指定区域中每一个节点的位置.这给了用户最大的自由度来指定网格的运动.在其他的动网格技术中(如重叠网格)则很难做到这一点.定义网格节点的位置是通过UDF宏DEFINE_GRID_MOTION来实现的. 步骤 可以通过以下步骤来指定既包含刚体运动又包含变形的区域: 从Zone Names列表项中选择运动区域 选择Type为User-Defined 在Motion Attributes中,选择UDF函数.此时的UDF用的是DEFINE

本代码转载自:http://www.codeforge.cn/read/260028/keti_2d_b.c__html #include "udf.h" #define Rho 1002 #define g 9.81 #define s 2.65 #define m 0.4 #define d 0.0005 #define C 2 #define N 1000 DEFINE_GRID_MOTION(wall_motion,domain,dt,time,dtime) { Thread

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.

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Update:2019/09/21 使用 tf.keras 时,请使用 tf.keras.optimizers 里面的优化器,不要使用 tf.train 里面的优化器,不然学习率衰减会出现问题. 使用 tf.keras 过程中,如果要使用 learning rate decay,不要使用 tf.train.AdamOptimizer() 等 tf.train 内的优化器,因为学习率的命名不同,导致 tf.keras 中学习率衰减的函数无法使用,一般都会报错 "AttributeError: 'T

原文地址: https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具

地址:http://www.uisdc.com/understanding-the-f-layout-in-web-design 网页设计中的F式布局 今天我们来重点介绍网页设计中的F式布局.传统的布局方式,依赖布置视觉线索,“控制”用户的视觉路径,相较之下,F式布局更加自然,更加友好.本文将讲述一些F式布局的规则.原理以及设计方法. 推荐阅读:<极好的交互设计:19个创意网页欣赏><拒绝平庸:优秀WEB登录页面设计><超赞!网页设计中的数学运用> F式布局简介 F式布

写在前面的话 个人由某方面的兴趣需要学习 F#,网络上有关F#的中文资料很少,微软官方有很不错的文档,但是很可惜的是绝大部分的章节都是英文的.个人是一位.NET爱好者,想自己将 F# 的官方文档翻译出来,算是为了自己喜欢的 .NET 做一些贡献. 原文链接 Getting started with F# in Visual Studio 在这篇文章中 安装 F# 创建一个控制台应用程序 编写您的代码 运行您的代码 使用 F# Interactive 在 Visual Studio IDE 中支持

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf

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博主个人网站:https://chenzhen.online tf.configProto用于在创建Session的时候配置Session的运算方式,即使用GPU运算或CPU运算: 1. tf.ConfigProto()中的基本参数: session_config = tf.ConfigProto( log_device_placement=True, allow_soft_placement=True, inter_op_parallelism_threads=0, intra_op_para

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Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session) Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统.一般的系统是一个自治独立的.能实现复杂功能的整体.系统的主要任务是对输入进行处理,以得到想要的输出结果.我们之前见过的很多系统都是线性的,就像汽车生产工厂的流水线一样,输入->系统处理->输出.系统内部由很多单一的基本部件构成,这些单一部件具有特定的功能,且需要稳定的特性:系统设计者通过特殊的连接方式,让这些简单部件进行连

在linux日常运维中,我们平时会用到很多常规的操作命令. 下面对常用命令进行梳理: 命令行日常系快捷键(不分大小写)CTRL + A 移动光标到行首CTRL + E 移动光标到行末CTRL + U 剪切光标前的内容CTRL + K 剪切光标至行末的内容CTRL + Y 粘贴CTRL + S 锁住当前终端CTRL + Q 解锁CRTL + T 将光标所在当前字符移到前一个字符的前面CRTL + W 删除光标前面的内容Shift + Insert 向终端内粘贴文本ESC + . 显示上一条命令的最

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2008-07-28 08:10cztx5479 | 分类:JAVA相关 | 浏览4533次 java中this的用法? import java.awt.*; import java.awt.event.*; //TwoListen类同时实现MouseMotionListener和MouseListener两个接口 public class TwoListen implements MouseMotionListener,MouseListener { private Frame f; priv

前言 本文接着上一篇继续来聊Tensorflow的接口,上一篇中用较低层的接口实现了线性模型,本篇中将用更高级的API--tf.estimator来改写线性模型. 还记得之前的文章<机器学习笔记2 - sklearn之iris数据集>吗?本文也将使用tf.estimator改造该示例. 本文代码都是基于API版本r1.4.本文中本地开发环境为Pycharm,在文中不再赘述. tf.estimator 内置模型 比起用底层API"较硬"的编码方式,tf.estimator的在