Fluent版本:19.0 Fluent当中提供了监测某一点物理量随迭代次数或者随时间变化的功能,下面我们就介绍如何在UDF当中实现相同的功能,并且UDF更加灵活,通过UDF的方式我们在知道某点运动规律的情况下,可以监测该动点的物理量随迭代次数或者随时间变化 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) 入口速度为1m/s,出口为1个标准大

 22.1   概述及要解决的问题 设备驱动有DeviceDynamic接口,可以继承并增加新的实时数据属性,每次通讯完成后更新这些属性数据.原来是通过DeviceDynamic接口实体类反射的方式获得最新的实时数据,并输出到关系数据库.实时数据库和OPC Server等接口. 但是这种操作方式存在两个问题:1.通过反射的方式,效率不高.2.如果是一个传感器,那么定义的实时数据属性不多:如果是一个站点(可以理解为生产单位或网关层)上传的数据,可能有成千上万监测点,那么不可能在继承DeviceDy

 22.1   概述及要解决的问题 设备驱动有DeviceDynamic接口,可以继承并增加新的实时数据属性,每次通讯完成后更新这些属性数据.原来是通过DeviceDynamic接口实体类反射的方式获得最新的实时数据,并输出到关系数据库.实时数据库和OPC Server等接口. 但是这种操作方式存在两个问题:1.通过反射的方式,效率不高.2.如果是一个传感器,那么定义的实时数据属性不多:如果是一个站点(可以理解为生产单位或网关层)上传的数据,可能有成千上万监测点,那么不可能在继承DeviceDy

上一篇的文章中我们介绍了在不使用第三方组件的方式,多种数据输出出到 word的方式,最后我们也提到了不使用组件的弊端,就是复杂的word我们要提前设置模板.编码不易控制.循环输出数据更是难以控制.接下来介绍用第三方组件Aspose.Words 的开发方式解决上面提到的问题. [本次实例和上次实例的源代码,点击这里下载] [Aspose.Words.dll 以及 使用手册由于太大传到csdn上了,点这里下载(免费)] 文章的梗概: ♦ Aspose.Words 的介绍 ♦ 整体概括 ♦ 支持的平台

项目开发过程中,我们要把数据以各种各样的形式展现给客户.把数据以文档的形式展现给客户相信是一种比较头疼的问题,如果没有好的方法会 使得我的开发繁琐,而且满足不了客户的需求.接下来我会通过两种开发方式介绍如何将数据输出到Word 文档上.我会分两篇文章介绍,第一篇 介绍不使用插件的情况下操作word,第二篇文章将介绍一种强大的插件操作word.下面开始第一篇文章.[本次实例源代码从这里下载] 文章梗概: ♦ 不使用模板将数据输出到 word ♦ 输出数据到 word 在后端设置输出内容 ♦ 输出数

项目背景 项目中需要把表格重排显示 处理方法 思路主要是用历遍Json数组把json数据一个个append到5个表格里,还要给每个单元格绑定个单击弹出自定义对话框,表格分了单双行,第一行最后还要改rowspan,程序还没优化运行正常先给客户展示先 1,表格数据->json数组 2,json树组数据输出到表格Dom树 2015/3/25日已优化并重构程序 /** * @create: nelson * @initITMTableV2 初始化表格内容 * @调用方式 $("#main_cont

将matlab中数据输出保存为txt或dat格式 总结网上各大论坛,主要有三种方法. 第一种方法:save(最简单基本的) 具体的命令是:用save *.txt -ascii x x为变量 *.txt为文件名,该文件存储于当前工作目录下,再打开就可以 打开后,数据有可能是以指数形式保存的. 例子: a =[17 24 1 8 15;23 5 7 14 16 ;4 6 13 20 22 ;10 12 19 21 3 ;11 18 25 2 9 ]: save afile.txt -ascii a

:FID= FOPEN(filename,permission) 用指定的方式打开文件 FID=+N(N是正整数):表示文件打开成功,文件代号是N. FID=-1            : 表示文件打开不成功. FID在此次文件关闭前总是有效的. 如以读方式打开,matlab首先搜索工作目录,其次搜索matlab的其他目录,"permission"是打开方式参数. 打开方式参数由以下字符串确定: r             读出 w             写入(文件若不存在,自动创建

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hba

springmvc: 普通list数据输出json 加入json依赖 <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-core</artifactId> <version>2.7.3</version> </dependency> <dependency> <groupId>co

法一:系统配置 'default_return_type'=>'json' 法二:输出设置 namespace app\index\controller; class Index { public function index() { $data = ['name'=>'thinkphp','url'=>'thinkphp.cn']; // 指定json数据输出 return json(['data'=>$data,'code'=>1,'message'=>'操作完成'

python中json格式数据输出实现方式 主要使用json模块,直接导入import json即可. 小例子如下: #coding=UTF-8 import json info={} info["code"]=1 info["id"]=1900 info["name"]='张三' info["sex"]='男' list=[info,info,info] data={} data["code"]=1 da

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

beego数据输出   概览 直接输出字符串 模板数据输出 静态模板数据输出 动态模板数据输出 json格式数据输出 xml格式数据输出 jsonp调用 概览 直接输出字符串 通过beego.Controller.Ctx.WriteString()方法可以直接向http response body中输出字符串 beego中的函数定义如下: // WriteString Write string to response body. // it sends response body. func (

放假这段时间好好的思考了一下关于Scrapy的一些常用操作,主要解决了三个问题: 1.如何连续爬取 2.数据输出方式 3.数据库链接 一,如何连续爬取: 思考:要达到连续爬取,逻辑上无非从以下的方向着手 1)预加载需要爬取的列表,直接到这个列表都处理完,相应的爬取工作都已经完成了. 2)从第一页开始爬取,遇到有下一页标签的,那继续爬取,如果没有下一页类似的标签,那表示已经爬到最后一页 3)分析当前页面的所有链接,对于链接符合某种特定规则的,继续爬取,如果没有那表示爬取工作完成(此时需要建立已经爬

Spark Structured streaming API支持的输出源有:Console.Memory.File和Foreach.其中Console在前两篇博文中已有详述,而Memory使用非常简单.本文着重介绍File和Foreach两种方式,并介绍如何在源码基本扩展新的输出方式. 1. File Structured Streaming支持将数据以File形式保存起来,其中支持的文件格式有四种:json.text.csv和parquet.其使用方式也非常简单只需设置checkpointLo

问题1. IDEA 中Kafa_Producer程序数据输出缓慢 但不报错 问题2. Kafa_Consumer程序报错: 17/11/10 11:31:11 ERROR ReceiverTracker: Deregistered receiver for stream 0: Error starting receiver 0 - org.I0Itec.zkclient.exception.ZkTimeoutException: Unable to connect to zookeeper se

数据输出和数据输入基本差不多,KETTLE本身支持的数据输出方式也特别多,还是以数据库输出为例. ​ 打开表输出的界面,简单介绍一下其功能: ​ 就这个界面,如果不勾选[指定数据库字段],KETTLE会自动匹配数据源表和目标表的字段,如果有不一样的会报错.所以一般我们勾选[指定数据库字段],在[数据库字段]选择卡里进行数字段的映射.而现实中,我们要应用的可能更为复杂,比如拆分字段.字段值计算.过略掉一些非法的字段值等等,具体以后遇到再说,现在也就是一个了解. 值得注意的是:数据输出之前必须有Ho

需求:利用postman进行请求api接口过程中 关于一些数据输出异常的情况下 我们希望通过自己编写一些类和方法 实现便于后端人员进行根据提示进行调试处理! 以下测试的时候 请设置 app_debug=>true ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 新建一

/** * 通用化API接口数据输出 * author qinpeizhou * @param $message * @param array $data * @param int $httpCode * @return \think\response\Json */ function show($message,$data=[],$httpCode=200){ $data = [ 'code' => $httpCode, 'message' => $message, 'data' =>