1 FLUENT变量梯度宏 C_R_G C_P_G C_U_G C_V_G C_W_G C_T_G C_H_G C_YI_G C_R_RG C_P_RG C_U_RG C_V_RG C_W_RG C_T_RG C_H_RG C_YI_RG FLUENT计算中单元变量有两种梯度:非限制梯度(后缀_G)和重建梯度(后缀_RG),帮助文档建议如果需要通过单元变量重建计算单元面上的变量则使用重建梯度计算更精确. 说明: 只有当求解器正在求解某一变量时才能读取该变量的梯度.例如,定义一个能量源项时,可以读

之前学习了SVM的原理(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444249.html),以及SMO算法的理论基础(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444516.html).最近又学习了SVM的实现:LibSVM(版本为3.22),在这里总结一下. 1. LibSVM整体框架 只看了分类部分: 统计类别总数,同时记录类别的标号,统计每个类的样本数目 将属于相同类的样本分组,连续存放 计算权重C 训练n(n-1)/

之前学习了SVM的原理(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444249.html),以及SMO算法的理论基础(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444516.html).最近又学习了SVM的实现:LibSVM(版本为3.22),在这里总结一下. 1. LibSVM整体框架 Training: parse_command_line 从命令行读入需要设置的参数,并初始化各参数 read_problem 读入训练数

案例目录 1 引子1.1 案例描述1.2 案例学习目标2 计算仿真目标3 启动FLUENT并读入网格4 FLUENT工作界面5 网格缩放及检查6 修改单位7 设置模型8 定义新材料9 计算域设置10 边界条件设置12 设置离散格式13 Monitors14 Initialization15 Run Calculation16 Results16.1 计算监测图形16.2 Graphics16.2.1 壁面温度分布16.2.2 创建截面16.2.3 显示截面物理量16.2.4 Pathline显示

Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法[1].Possion重建的输入是点云及其法向量,输出是三维网格.Poisson有公开的源代码[2].PCL中也有Poisson的实现. 核心思想 Possion重建是一个非常直观的方法.它的核心思想是点云代表了物体表面的位置,其法向量代表了内外的方向.通过隐式地拟合一个由物体派生的指示函数,可以给出一个平滑的物体表面的估计. 给定一个区域\(M\)及其边界\(\partial M\),指示函数\(\chi_M\)定义为 这样,把重

今天介绍数值计算和优化方法中非常有效的一种数值解法,共轭梯度法.我们知道,在解大型线性方程组的时候,很少会有一步到位的精确解析解,一般都需要通过迭代来进行逼近,而 PCG 就是这样一种迭代逼近算法. 我们先从一种特殊的线性方程组的定义开始,比如我们需要解如下的线性方程组: Ax=b" role="presentation">Ax=bAx=b 这里的 A(n×n)" role="presentation" style="positi

查看非叶节点梯度的两种方法 在反向传播过程中非叶子节点的导数计算完之后即被清空.若想查看这些变量的梯度,有两种方法: 使用autograd.grad函数 使用hook autograd.grad和hook方法都是很强大的工具,更详细的用法参考官方api文档,这里举例说明基础的使用.推荐使用hook方法,但是在实际使用中应尽量避免修改grad的值. 求z对y的导数 x = V(t.ones(3)) w = V(t.rand(3),requires_grad=True) y = w.mul(x) z

[注],本节(上节也是)的model是一个已经训练完成的CNN分类网络. 随机数图片向前传播后对目标类优化,反向优化图片本体 def create_class_visualization(target_y, model, **kwargs): """ Perform optimization over the image to generate class visualizations. Inputs: - target_y: Integer in the range [0,

本宝宝又转了一篇博文,但是真的很好懂啊: 写在前面:知乎上关于lstm能够解决梯度消失的问题的原因: 上面说到,LSTM 是为了解决 RNN 的 Gradient Vanish 的问题所提出的.关于 RNN 为什么会出现 Gradient Vanish,上面已经介绍的比较清楚了,本质原因就是因为矩阵高次幂导致的.下面简要解释一下为什么 LSTM 能有效避免 Gradient Vanish. 对于 LSTM,有如下公式 模仿 RNN,我们来计算 ,有 <img src="https:

官方文档翻译 名称: photometric_stereo -- 通过光度立体技术重建表面. 签名: photometric_stereo(Images : HeightField, Gradient, Albedo : Slants, Tilts, ResultType, ReconstructionMethod, GenParamName, GenParamValue : ) 描述: photometric_stereo可以用来从一个物体的两维纹理,例如它的打印照片,来区分出它的三维形状.这

本文为博主翻译自:Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability,如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法.重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量.重建概率具有一定的理论背景,使其比重建误差更具有原则性和客观性,而重建误差是自

Fluent版本:19.0 究其原因,一般是因为我们编写的UDF当中指针错误,导致未能正确获取Fluent一些变量的值,从而造成该错误. 下面我们通过调试手段来为了重现该错误,直观查看错误原因. 我们编写如下示例代码: 调试步骤和算例参考<GCC编译UDF和gdb调试UDF> 链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d64daa10102xxlf.html 我们直接运行算例和UDF 则会出现Received signal SIGSEGV 然后我们在gdbgui当

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

转载自:http://chengkang8.blog.163.com/blog/static/6719535620113149552369/ 1. 速度入口边界条件 用于定义流动入口边界的速度和标量 速度入口边界条件需要输入下列信息 速度大小与方向或者速度分量. 旋转速度(对于具有二维轴对称问题的涡流). 温度(用于能量计算). Outflow gauge pressure (for calculations with the coupled solvers) 湍流参数(对于湍流计算) 辐射参数

Generating Fluent Adversarial Examples for Natural Languages   ACL 2019 为自然语言生成流畅的对抗样本 摘要 有效地构建自然语言处理(NLP)任务的对抗性攻击者是一个真正的挑战.首先,由于句子空间是离散的.沿梯度方向做小扰动是困难的.其次,生成的样本的流畅性不能保证.在本文中,我们提出了MHA,它通过执行Metropolis-Hastings抽样来解决这两个问题,其建议是在梯度的指导下设计的.在IMDB和SNLI上的实验表明,

上一篇写了<Entity Farmework领域建模方式 3种编程方式>,现在就Code First 继续学习 1.数据库表的创建 新建一个MVC的项目,在引用右击管理NuGet程序包,点击浏览搜索EF安装,我这里主要是EF6.0 以上的学习 所以都安装6.0 以上的版本 接下来在Model文件夹下面创建一个Customer类 public class Customer { public int ID { get; set; } public string Name { get; set; }

经典超分辨率重建论文,基于稀疏表示.下面首先介绍稀疏表示,然后介绍论文的基本思想和算法优化过程,最后使用python进行实验. 稀疏表示 稀疏表示是指,使用过完备字典中少量向量的线性组合来表示某个元素.过完备字典是一个列数大于行数的行满秩矩阵,也就是说,它的列向量有无数种线性组合来表达列向量空间中的任意点.由于它的列数通常远大于行数,可以使用占比很小的列向量来表示特定的向量,我们称这种表示为稀疏表示. 那么如何获得这个字典呢?它在特定的任务下有特定的取值.和炼丹类似,我们先要用大量数据来训练这个

目标形体形状轮廓重建:ICCV2019论文解析 Shape Reconstruction using Differentiable Projections and Deep Priors 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Gadelha_Shape_Reconstruction_Using_Differentiable_Projections_and_Deep_Priors_ICCV_2019_paper.pd

当我们将CT切片重建为三维体之后,通常会消除一些不必要的外部组织来观察内部病灶, 一般思路是根据人体常见CT值范围来使得部分组织透明来达到效果, 但这是非黑即白的,即,要么显示皮肤,要么显示神经,要么显示骨骼- 然而,当病灶介于两个CT值范围中间或重合时,要观察病灶这将是一个非常困难的工作,需要手动旋转.切割等一系列操作, 严重降低判断准确性和工作效率,故此采用梯度透明思想来展现渐变过程. 准备一张人体CT值范围表参考: 当我们对三维体使用鼠标操作时,将CT值从最小值到最大值映射到三维体上面,并

在<中篇>中,我们对管道的构成以及它对请求的处理流程进行了详细介绍,接下来我们需要了解的是这样一个管道是如何被构建起来的.总的来说,管道由一个服务器和一个HttpApplication构成,前者负责监听请求并将接收的请求传递给给HttpApplication对象处理,后者则将请求处理任务委托给注册的中间件来完成.中间件的注册是通过ApplicationBuilder对象来完成的,所以我们先来了解一下这究竟是个怎样的对象.[本文已经同步到<ASP.NET Core框架揭秘>之中] [