y+的查看 其实,我们关心的应该是壁面y+值.那么我们看云图的话,是可以直接看到的,但是个人感觉,如果case大的话,也不是很方便.此外,你要是看云图的话,要用filled的方式,而且把node value选上,不然显示的是插值结果,那样不对. 推荐你用plot图看,在Plot里面,有xy-plot和histogram两个.这两个都要选择统计位置,请把所有的壁面选上,注意里面有内部体的boundary名称,如那些interior,就不要选.y+的值在turbulence/Wall Y plus里

一.关于 fluent计算时壁面函数法和网格的关系,还有一个小问题 1:各位用 fluent的同仁和高手们,我想要比较好的使用 fluent软件,最重要的就是要学好理 论,在这里我想请教各位一个问题,在使用标准 k-eplison和一些其他的封闭模型时,对于近壁区的流动要使用壁面函数法求解.那么在划分网格时,是不是一定要把把第一个内节点布置在湍流充分发展的区域内呢?我们如果自动生成网格时,如果说第一个节点在壁面的粘性底层内,是不是对计算有一定的影响呢?还有一个问题就是在 gambit中设置的 w

pytorch 为了节省显存,在反向传播的过程中只针对计算图中的叶子结点(leaf variable)保留了梯度值(gradient).但对于开发者来说,有时我们希望探测某些中间变量(intermediate variable) 的梯度来验证我们的实现是否有误,这个过程就需要用到 tensor的register_hook接口.一段简单的示例代码如下,代码主要来自pytorch开发者的回答,笔者稍作修改使其更符合最新版的pytorch 语法(v1.2.0). grads = {} def save

WORD是文字处理软件,我们在日常处理一些文字时经常遇到一些问题,如:各种公式的录入,尽管Word都提供了"公式编辑器",但其插入的却是"对象",有时排版会感觉不方便,而且也不适合大量.重复的公式录入. 根据经验,只要在Word中善于使用"域",并结合Windows的"剪贴板",就能快速.方便.简捷地录入各种公式. 要使用域,我们必须知道什么是域?域是一种特殊代码,用来指导WORD在文档中自动插入文字.图形.页码和其他资料.我

四.经典入门demo:识别手写数字(MNIST) 常规的编程入门有"Hello world"程序,而深度学习的入门程序则是MNIST,一个识别28*28像素的图片中的手写数字的程序.MNIST的数据和官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 深度学习的内容,其背后会涉及比较多的数学原理,作为一个初学者,受限于我个人的数学和技术水平,也许并不足以准确讲述相关的数学原理,因此,本文会更多的关注"应用层面",不对背后的数学原理进行展开,感谢

在PyTorch中,autograd是所有神经网络的核心内容,为Tensor所有操作提供自动求导方法. 它是一个按运行方式定义的框架,这意味着backprop是由代码的运行方式定义的. 一.Variable autograd.Variable 是autograd中最核心的类. 它包装了一个Tensor,并且几乎支持所有在其上定义的操作.一旦完成了你的运算,你可以调用 .backward()来自动计算出所有的梯度. Variable有三个属性:data,grad以及creator. 访问原始的te

在实现<机器学习实战>中kNN代码时遇到需要将计算好的距离进行排序,即可使用argsort()函数,在此依据个人理解对该函数进行简单的介绍. 总的来说,argsort()函数是对数组中的元素进行从小到大排序,并返回相应序列元素的数组下标. 以下通过例子进行详细解释. 1. 先定义一个数组 >>>from numpy import * >>>a = array([7, 8, 5, -3, 10, 9]) 2. 调用argsort()函数,将返回的值赋给y,并查

导语 2016年,继虚拟现实(VR)之后,人工智能(AI)的概念全面进入大众的视野.谷歌,微软,IBM等科技巨头纷纷重点布局,AI 貌似将成为互联网的下一个风口. 很多开发同学,对人工智能非常感兴趣,确不知从何入手进行学习,精神哥也同样被这个问题困扰.直至看见汉彬同学的这篇文章,豁然开朗,让我坚定地迈出了成为"AI 工程师"的第一步! 本文作者:腾讯QQ会员技术团队-徐汉彬 微信公众号:小时光茶社 一.人工智能和新科技革命 2017年,围棋界发生了一件比较重要的事,Master(Alp

并发控制 concurrency control 数据库提供的函数集合,允许多个人同时访问和修改数据. 锁(lock)是Oracle管理共享数据库资源并发访问并防止并发数据库事务之间“相互干涉”的核心机制之一. Oracle使用了多种锁,包括: 1. TX锁:修改数据的事务在执行期间会获得这种锁. 2. TM锁和DDL锁:在你修改一个对象的内容(对于TM锁)或对象本身(对应DDL锁)时,这些锁可以确保对象的结构不被修改. 3. 闩(latch):这是Oracle的内部锁,用来协调对其共享数据结构

参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/autograd_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-autograd-tutorial-py AUTOGRAD: AUTOMATIC DIFFERENTIATION PyTorch中所有神经网络的核心是autograd包.让我们先简单地看一下这个,然后我们来训练我们的第一个神经网络.autograd包为张量上的所有操作提供自动微分.它是一个按运行定义的框架,这

散列表概述 散列表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,即可查找到其对应的值. 散列表的思路很简单,如果所有的键都是整数,那么就可以使用一个简单的无序数组来实现:将键作为索引,值即为其对应的值,这样就可以快速访问任意键的值.这是对于简单的键的情况,我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键. 散列的查找算法有两个步骤: 1.使用散列函数将被查找的键转换为数组的索引.在理想的情况下,不同的键会被转换为不同的索引值,但是在有些情况下我们需要处理多

引自:http://blog.csdn.net/lavenderss/article/details/51495648 [pYUV]如何打开YUV/RGB图片 pYUV工具本身使用起来比较简单,但如果选项设置错误,会导致图像显示失真或错误,让人误以为是图片本身的问题,这里介绍两个比较典型类型的图片打开方式,其他类型图片打开方式触类旁通即可. 1.   打开YUV422图片 将图片拖入pYUV窗口,弹出选项设置对话框,进行如下设置(黄色高亮处): 高亮处的设置分别为(从上到下.从左到右):分辨率类

一.设计功能 录制音频,保存音频 对录制的语音信号进行频谱分析,确定该段语音的主要频率范围: 利用采样定理,对该段语音信号进行采样,观察不用采样频率(过采样.欠采样.临界采样)对信号的影响: 实现语音信号的快放.慢放.倒放.男女变声: 对语音信号加噪,然后进行滤波,分析不同的滤波方式对信号的影响: 实现两音频的合成.拼接: 利用MATLAB GUI制作语音信号采集与分析演示系统: 二.设计步骤 1.创建GUI界面 2.新建空白界面 3.拖放控件,双击控件修改tag值和string 4.最后界面布

反射,java中一个比较高级的应用,主要和开发中的框架紧密相连.今天我们就介绍一下他的特性之一,暴力反射.(听名字很恐怖呦) package wo; public class A{ public String x="abc"; private String y="bbc"; } package wo; import java.lang.reflect.Field; public class B { public static void main(String[] a

一.任务基础 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取.假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会.你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集.对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定.为了做到这一点,我们将建立一个分类模型,根据考试成绩估计入学概率. 数据集链接为:链接:https://pan.baidu.com/s/1H3T3RfyT3toKbFrqO2z8ug,提取码:jku5 首先导入需要使用到的Python

4天时间,虽然上着班,但是学的东西还是有点多,而且晚上看的比较容易忘,所以今天是习题模式,正好教程也是这么要求的,本来以为时间不长,没想到还是很崩溃啊.不多说,上干货. #关于随机产生验证码同时验证用户输入验证码是否正确的问题# def check_code():# import random# check_code = ''# for i in range(4):# current = random.randrange(0,4)# if current != i:# temp = chr(ra

R数据科学(R for Data Science) Part 1:探索 by: PJX for 查漏补缺 exercise: https://jrnold.github.io/r4ds-exercise-solutions ------------前言------------------------------- library(tidyverse) #核心包:ggplot2/tibble/readr/purrr/dplyr/tidyr/forcats/stringr #更新 tidyverse

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[root@NB ok]# yum -y list java* Loaded plugins: fastestmirror, refresh-packagekit, security Loading mirror speeds from cached hostfile * base: mirrors.yun-idc.com * extras: mirrors.yun-idc.com * updates: mirrors.yun-idc.com Installed Packages java--o

1 引子1.1 案例描述1.2 学习目标1.3 模拟内容2 启动FLUENT并导入网格3 材料设置4 Cell Zones Conditions5 Calculate6 定义Injecions7 定义DPM材料8 颗粒追踪9 设置粒子分布直径10 粒子追踪11 统计出口面上粒径分布12 修改壁面边界以捕捉颗粒13 颗粒追踪14 考虑湍流效应15 考虑冲蚀16 后处理查看壁面冲蚀云图17 导出数据到CFD-POST18 CFD-POST操作 本案例延续案例1的模型及计算结果. 1 引子 1.1 案