摘自<ANSYS FLUENT技术基础与工程应用:流动传热与环境污染控制领域> 一.平均温度的计算: 双击导航栏中Result下方的Report进入Report任务页面,双击其中的Volume Intergrals.在该对话框中的Report Type下选中Volume-Average,在Field Variable下拉菜单选中Temperature,在Cell Zones中选中对应的流体域,单击Compute按钮.这时会在Volume-Weighted Average中显示计算结果:同时,在

<?php $month_temp = "78, 60, 62, 68, 71, 68, 73, 85, 66, 64, 76, 63, 81, 76, 73, 68, 72, 73, 75, 65, 74, 63, 67, 65, 64, 68, 73, 75, 79, 73"; $temp_array = explode(',', $month_temp); $tot_temp = 0; $temp_array_length = count($temp_array); for

第一步,系统提示输入学员的人数. 第二步,逐一获取学员的分数,并累计. 第三步,求平均成绩,并输出. import java.util.Scanner; public class chengji { public static void main(String[] args) { Scanner s=new Scanner(System.in); System.out.println("请输入学员人数"); int renshu=s.nextInt(); int i=1; int su

 1组函数 avg(),sum(),max(),min(),count()案例: selectavg(sal),sum(sal),max(sal),min(sal),count(sal) from emp / 截图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdG90b3R1enVvcXVhbg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEas

本次涉及了对原图像增加高斯噪声.多次叠加原图和高斯噪声图以及叠加后的平均图像. close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; RGB=imread('eight.tif'); %读入eight图像,赋值给RGB A=imnoise(RGB,'gaussian',0,0.05); %加入高斯白噪声 I=A; %将A赋值给I M=3; %设置叠叠加次数M I=im2double(I); %将I数据类型转换成双精度 RGB=im2

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响 第一方面:特征不变,只增加样本的数据 第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE   round(abs(pred - test_y).mean(), 2)  研究预测值与真实值之差的

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ef78d170101ch30.html surface heat transfer coef. 计算公式: FLUENT求解传热系数surface heat transfer coef.的参考值的设置 其中,q是热流密度,Twall是壁面温度,Tref是参考温度(在参考面板中设置). 这里讨论一下关于这个温度的选取问题. 对流换热系数的定义:流体与固体表面之间的换热能力,比如说,物体表面与附近空气温差1℃,单位时间单位面积

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ef78d170101bhfn.html 网上关于fluent中质量加强平均(Mass-Weighted Average)和面积加权平均(Area-weighted average)的讨论很多,自己总结了一二,希望能够说明一些问题. 一.理论分析. 各自的公式如下图所示: 下面通过如图所示的通风截面分析面积加权平均速度与质量加权平均速度的区别. 图中:通风截面被分为1.2.3.4四个单元,风以一定速度v垂直于通风截面均匀流出

温度模拟参数选取 xk 系统状态 实际温度 A 系统矩阵 温度不变,为1 B.uk 状态的控制量 无控制量,为0 Zk 观测值 温度计读数 H 观测矩阵 直接读出,为1 wk 过程噪声 温度变化偏差,常量1e-1 vk 测量噪声 读数误差,常量1e-6 clc;clear all;close all; N = 200; % 迭代次数%w(1)=0;%w=randn(1,N);W = 0; %系统控制矩阵x(1) = 0;A = 1; %温度模拟A为1V = rand(1,N);q1 = std(

:对云计算的看法 内容 :使用MapReduce求每年最低温度 内容 :求温度平均值能使用combiner吗? 内容 :使用Hadoop流求最高温度(awk脚本) 内容 :使用Hadoop流求最高温度(Python语言) 内容 :MapReduce是否可以自动识别新增节点? 内容 :使用Hadoop公平调度器 内容 中新增节点后,DataNode无法启动 运行环境说明 1.1  硬软件环境 线程,主频2.2G,6G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 buil

Aeroplane chess Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1667    Accepted Submission(s): 1123 Problem Description Hzz loves aeroplane chess very much. The chess map contains N+1 grids lab

DB2如何调整表空间大小 刚刚接到客户那边打的电话,程序一直报错,所有的业务都做不了,拷贝了一份应用服务器(weblogic)的日志,日志里显示: WARN : 2009-06-18 16:24:32,421: JDBCExceptionReporter[line:77}: SQL Error: -99999, SQLState: nullERROR: 2009-06-18 16:24:32,422: JDBCExceptionReporter[line:78}: [ibm][db2][jcc]

Hadoop-MapReduce计算气象温度 1 运行环境说明 1.1 硬软件环境 主机操作系统:Mac OS 64 bit ,8G内存 虚拟软件:Parallers Desktop12 虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核,512内存 JDK:java version "1.7.0_45" Hadoop:1.1.2 1.2 机器网络环境 集群包含三个节点:1个namenode.2个datanode,其中节点之间可以相互ping通.节点IP地址和主机名分布如下: 序号 IP地址

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

江苏省会议中心 南京·钟山宾馆(2012年4月21-22日) 以"突破与提升"为主题的"2012高校GIS论坛"将于4月在南京举行,由南京大学和工程中心共同承办.高校GIS论坛每两年举办一次,已在北京九华山庄成功举办三届,现已发展成为国内高校GIS教育界最有权威,最具影响力的高端论坛. 赛迪网直播小组正在现场进行图文.微博直播——2012高校GIS论坛! 主持人:尊敬的李院长.曹省长.陈校长,“突破与提升2012高校GIS论坛”现在开幕!首先请允许我介绍出席今天开幕

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性 在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y  和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆

根据某地每月的平均温度[17, 19, 21, 28, 33, 38, 37, 37, 31, 23, 19, 18]拟合温度函数. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维).曲线拟合和寻找等式的根的有用算法. 因为温度是以年为单位的 x=np.arange(1,13,1) y=np.array([17, 19, 21, 2

Kalman滤波器原理和实现 kalman filter Kalman滤波器的直观理解[1] 假设我们要测量一个房间下一刻钟的温度.据经验判断,房间内的温度不可能短时大幅度变化,也就是说可以依经验认为下一刻钟的温度等于现在的温度.但是经验是存在误差的,下一刻的真实温度可能比我们预测温度上下偏差几度,这个偏差可以认为服从高斯分布.另外我们也可以使用温度计测量温度,但温度计测量的是局部空间的温度,没办法准确的度量整间房子的平均温度.测量值和真实值得偏差也认为服从高斯分布. 现在希望由经验的预测温度和